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車牌識別技術的工作流程詳解（上）
發布時間 : 2021-05-25 10:16:31
車牌識別系統是利用車輛的靜態圖像或動態視頻進行車牌號碼或者車牌顏色自動識別的模式識別技術。該技術的核心包括光學字符識別算法、車牌字符分割算法和車牌定位算法。目前這項技術被廣泛的應用于停車場及小區出入口，高速公路收費站、公路卡口和城市交通等場景。
車牌識別系統采用的是高度模塊化的設計，是將車牌識別過程中的每一個環節各自作為一個獨立的模塊。
一、車輛檢測跟蹤模塊
車輛檢測跟蹤模塊主要對視頻流進行分析，判斷其中車輛的位置，對圖像中的車輛進行跟蹤，并在車輛位置最佳時刻，記錄該車輛的特寫圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識別結果，可以檢測無牌車輛并輸出結果。
二、車牌定位模塊
車牌定位模塊是一個十分重要的環節，是后續環節的基礎，其準確性對整體系統性能的影響巨大。車牌系統完全摒棄了以往的算法思路，實現了一種完全基于學習的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復雜的背景環境和不同的攝像角度。
三、車牌矯正及精定位模塊
車牌識別系統采用的是高度模塊化的設計，是將車牌識別過程中的每一個環節各自作為一個獨立的模塊。
一、車輛檢測跟蹤模塊
車輛檢測跟蹤模塊主要對視頻流進行分析，判斷其中車輛的位置，對圖像中的車輛進行跟蹤，并在車輛位置最佳時刻，記錄該車輛的特寫圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識別結果，可以檢測無牌車輛并輸出結果。
二、車牌定位模塊
車牌定位模塊是一個十分重要的環節，是后續環節的基礎，其準確性對整體系統性能的影響巨大。車牌系統完全摒棄了以往的算法思路，實現了一種完全基于學習的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復雜的背景環境和不同的攝像角度。
三、車牌矯正及精定位模塊
由于受拍攝條件的限制，圖像中的車牌總不可避免存在一定的傾斜，需要一個矯正和精定位環節來進一步提高車牌圖像的質量，為切分和識別模塊做準備。使用精心設計的快速圖像處理濾波器，不僅計算快速，而且利用的是車牌的整體信息，避免了局部噪聲帶來的影響。使用該算法的另一個優點就是通過對多個中間結果的分析還可以對車牌進行精定位，進一步減少非車牌區域的影響。
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