車(chē)牌識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)單概括就是基于圖像分割和圖像識(shí)別的技術(shù)，對(duì)含有車(chē)輛號(hào)牌的圖像進(jìn)行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進(jìn)一步提取和識(shí)別出文本字符。車(chē)牌識(shí)別過(guò)程包括圖像采集、預(yù)處理、車(chē)牌定位、字符分割、字符識(shí)別、結(jié)果輸出等一系列算法運(yùn)算。
車(chē)牌識(shí)別應(yīng)用在智慧停車(chē)領(lǐng)域主要包含出入口車(chē)牌識(shí)別、場(chǎng)內(nèi)視頻引導(dǎo)、道路停車(chē)三大板塊，這三大板塊也是城市停車(chē)整體架構(gòu)中必不可少的部分。
出入口車(chē)牌識(shí)別
早期，視頻識(shí)別引入到停車(chē)場(chǎng)出入口領(lǐng)域主要還是靠后端識(shí)別，通過(guò)前端模擬相機(jī)的視頻流實(shí)時(shí)輸入后端分析服務(wù)器，后端服務(wù)器同時(shí)接入多路前端相機(jī)的視頻流，通過(guò)服務(wù)器自身算法分析最終輸出車(chē)牌文本信息到平臺(tái)。
隨著智能化程度的前移，網(wǎng)絡(luò)相機(jī)逐漸替代了模擬相機(jī)，隨之而來(lái)的車(chē)牌識(shí)別技術(shù)也集成到前端相機(jī)內(nèi)，車(chē)輛進(jìn)入IPC的識(shí)別區(qū)域內(nèi)則觸發(fā)相機(jī)進(jìn)行抓拍業(yè)務(wù)和識(shí)別業(yè)務(wù)，同時(shí)輸出車(chē)牌信息，將車(chē)牌OSD信息疊加到抓拍圖片，這樣不但降低了前端設(shè)備成本和系統(tǒng)造價(jià)，同時(shí)還提高了車(chē)牌識(shí)別速度。
車(chē)牌識(shí)別的整套識(shí)別業(yè)務(wù)包括圖像采集、圖像預(yù)處理、車(chē)牌定位、字符分割、字符識(shí)別等環(huán)節(jié)，最終將車(chē)牌識(shí)別的結(jié)果以文本格式輸出或者疊加在抓拍圖片上。
1、圖像采集
通過(guò)IPC對(duì)過(guò)車(chē)或車(chē)輛違章行為進(jìn)行實(shí)時(shí)、不間斷記錄、采集。
2、圖像預(yù)處理
圖像預(yù)處理是影響車(chē)牌識(shí)別率高低的關(guān)鍵因素，需要對(duì)IPC采集到的原始圖像進(jìn)行噪聲過(guò)濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、邊緣增強(qiáng)、對(duì)比度調(diào)整等處理。
3、車(chē)牌定位
圖像預(yù)處理是影響車(chē)牌識(shí)別率高低的關(guān)鍵因素，需要對(duì)IPC采集到的原始圖像進(jìn)行噪聲過(guò)濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、邊緣增強(qiáng)、對(duì)比度調(diào)整等處理。
4、字符分割
字符分割是在圖像中定位出車(chē)牌區(qū)域后，通過(guò)灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理，進(jìn)一步精確定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征提出動(dòng)態(tài)模板法進(jìn)行字符分割，并將字符大小進(jìn)行歸一化處理。
5、字符識(shí)別
字符識(shí)別是對(duì)分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，獲得特定字符的表達(dá)形式，然后通過(guò)分類判別函數(shù)和分類規(guī)則，與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別就可以識(shí)別出輸入的字符圖像。
