車牌自動識別是一種模式識別技術(shù)，它利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像自動識別車牌的號碼和顏色。其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備（監(jiān)視車輛是否進(jìn)入視場）、攝像機(jī)設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識別車牌號的處理器（如計(jì)算機(jī)）等。其軟件核心包括車牌定位算法，車牌字符分割算法和光學(xué)字符識別算法。一些武漢車牌識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車輛的功能，稱為視頻車輛檢測。完整的車牌識別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等部分。當(dāng)車輛檢測部分檢測到車輛到達(dá)時，它觸發(fā)圖像獲取單元以獲取當(dāng)前視頻圖像。車牌識別單元處理圖像，定位車牌位置，分割車牌中的字符進(jìn)行識別，然后形成車牌號輸出。

      車輛檢測可采用埋線圈檢測、紅外檢測、雷達(dá)檢測技術(shù)、視頻檢測等方法。使用視頻檢測可以避免損壞路面，無需額外的外部檢測設(shè)備，無需校正觸發(fā)位置，節(jié)省費(fèi)用，更適合移動和便攜式應(yīng)用。

      對于視頻車輛檢測，系統(tǒng)需要有較高的處理速度，并采用優(yōu)秀的算法來實(shí)現(xiàn)圖像的采集和處理而不丟失幀。如果處理速度慢，將導(dǎo)致幀丟失，因此系統(tǒng)無法檢測到行駛速度快的車輛。同時，很難保證在有利于識別的位置開始識別處理，這將影響系統(tǒng)的識別率。因此，很難將視頻車輛檢測與自動車牌識別結(jié)合起來。

車牌識別需要以下基本步驟：

1、車牌定位，定位圖片中的車牌位置；

2、車牌字符分割，對車牌中的字符進(jìn)行分割；

3、車牌字符識別，識別分割字符，后形成車牌號。

在車牌識別過程中，車牌顏色的識別基于不同的算法，可以通過上述不同的步驟來實(shí)現(xiàn)。它通常與車牌識別進(jìn)行協(xié)作和驗(yàn)證。

1、車牌定位

      在自然環(huán)境中，汽車圖像背景復(fù)雜，光照不均勻。如何在自然背景中準(zhǔn)確確定車牌區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。首先，對采集到的視頻圖像進(jìn)行大規(guī)模相關(guān)搜索，找到幾個符合車牌特征的區(qū)域作為候選區(qū)域。然后對這些候選區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步的分析和評價(jià)。選擇一個好的區(qū)域作為車牌區(qū)域，并從圖像中分離出來。

2、車牌字符分割

      車牌區(qū)域定位完成后，將車牌區(qū)域劃分為單個字符，然后進(jìn)行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必須接近字符之間或字符內(nèi)部間隙處的局部小值，且該位置應(yīng)滿足車牌字符書寫格式、字符、大小限制等條件。垂直投影法在復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像字符分割中具有良好的效果。

3、車牌字符識別方法主要包括模板匹配算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。在模板匹配算法的基礎(chǔ)上，首先對分割后的字符進(jìn)行二值化，并將其大小縮放到字符數(shù)據(jù)庫中的模板大小，然后將其與所有模板匹配，并選擇完整的匹配作為結(jié)果�；�于人工神��(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是提取字符的特征，然后利用提取的特征訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；另一種方法是將圖像直接輸入網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)自動提取特征，直到得到識別結(jié)果。

      在實(shí)際應(yīng)用中，武漢車牌識別系統(tǒng)的識別率也與車牌質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。車牌質(zhì)量會受到各種因素的影響，如銹蝕、污漬、油漆剝落、字體褪色、車牌遮擋、車牌傾斜、高光和反光、多車牌、假車牌等；實(shí)際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝模式、車速等因素的影響。這些因素在不同程度上降低了車牌識別的識別率，這是車牌識別系統(tǒng)的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)。為了提高識別率，除了不斷改進(jìn)識別算法外，我們還應(yīng)該想方設(shè)法克服各種光照條件，使采集的圖像有利于識別。