汽车牌照作为汽车..的身份标识，其重要性和特殊性决定了它已经成为城市智能交通管理系统中不可缺少的组成部分。汽车牌照识别是一种利用汽车动态或静态图像来识别汽车牌照号码和车牌颜色的模式识别技术。其核心是车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法。汽车牌照识别系统采用高度模块化设计，将车牌识别过程中的各个环节作为独立的模块，系统架构如下。
一，呼和浩特车辆识别系统车辆检测跟踪模块。
汽车检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断车辆位置，跟踪车辆图像，并在车辆位置.优时刻记录车辆特征。通过增加跟踪模块，使系统能够较好地克服外部干扰，得到更加合理的识别结果，对未授权车辆进行检测和输出。
二是车牌定位模块。
汽车牌照定位模块是汽车牌照定位中的关键环节，它的精度直接影响到整个系统的性能。本文提出了一种新的车牌定位算法，它完全抛弃了以往的算法思想，实现了一种能适应各种复杂背景和不同摄像角度的车牌定位算法。
三，车牌校正与..定位模块。
车牌图像因受拍摄条件的限制，不可避免地会有一些倾斜，需要一次校正和..定位环节，以进一步提高车牌图像质量，为切割和识别模组做准备。采用复杂的快速图像处理滤波器，不仅计算速度快，而且利用车牌整体信息，有效地消除了局部噪声的影响。此方法的另一个优点是，通过对一些中间结果进行分析，对车牌进行..定位，进一步减小非车牌区域的影响。
四是汽车牌照分割模块。
牌照分割模块利用车牌图像的灰度、颜色、边缘分布等特征，能够较好地抑制车牌周围其它噪声的影响，并具有一定的角度。这一算法对于像移动检测这样的车牌图像具有很好的应用。
第五，车牌识别模块。
本文介绍了一种基于车牌识别技术的汽车牌照识别模型，并介绍了一种基于人脸识别技术的车牌识别技术。另外，在字符识别前，采用计算机智能算法对字符图像进行初步处理，可以尽可能地保留图像信息，提高图像质量，增强相似字符的识别能力，确保字符识别的可靠性。
车牌识别结果的决策模块。
在结果决策模块中，决策模块利用车牌在视觉过程中留下的历史记录，对识别结果做出智能决策。在此基础上，通过对观测数据的计算，确定了持续跟踪车牌、连续车牌、轨迹稳定、速度稳定、平均可靠性、相似度等特征。它综合利用了所有帧信息，减少了以前基于单一图像识别算法的误判，提高了系统的识别率和识别结果的准确性和可靠性。
汽车牌照跟踪模块。
牌照追踪模块记录了车辆运行过程中的位置、外观、识别结果、可信性等历史信息。针对车牌跟踪模块采用运动模型和有一定容错性更新模型的特点，对被遮挡或者瞬时模糊的车牌进行实时跟踪和预测，.终只能得到一种识别结果。
八，网上学习模块。
以上模块采用了大量的基于学习的算法，特别是增加了在线学习模块，利用..的反馈学习模式，利用决策模块和跟踪模块获得牌照的质量、路径、速度等反馈信息，并对部分算法进行智能更新，使得系统迅速适应新的应用环境。作为现有算法的有力补充，该算法可以进一步改善系统的性能。
如今，汽车牌照识别技术日趋成熟，在停车场、社区出入口、高速公路收费站、卡口及城市交通中得到了广泛的应用。伴随着城市化进程的加速，交通压力也会越来越大，因此智能化交通管理将成为未来交通发展的总趋势。车牌识别系统是智能交通管理系统的重要核心，也是未来发展的方向。将来，汽车牌照识别技术会得到更加广泛的应用。到那时，车牌识别系统产业也将面临重大重组。汽车牌照识别技术迅速发展的..途径就是拥有独立的核心技术和产品质量标准的企业。
当前位置：
