高分辨率與辨認(rèn)速度的矛盾
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　　從模仿相機(jī)到高清相機(jī)，也會(huì)引發(fā)圖像的高分辨率與辨認(rèn)速度相矛盾的問題。高清的優(yōu)勢顯而易見，但是任何事情都是兩面的，在車牌識別中車牌辨認(rèn)時(shí)主要表現(xiàn)為：高清圖片由于圖片掩蓋面廣，可能會(huì)同時(shí)在圖片中呈現(xiàn)多個(gè)車牌的辨認(rèn)。這就對車牌辨認(rèn)的速度請求很高，車牌辨認(rèn)系統(tǒng)關(guān)于高清視頻流碼流過大，還會(huì)因?qū)Ρ嬲J(rèn)系統(tǒng)資源占用需求過大而剖析起來會(huì)呈現(xiàn)處置速渡過慢的問題，這可能招致呈現(xiàn)漏車現(xiàn)象，而難以完成對車輛抓拍率和車牌辨認(rèn)率的提升。

對圖像預(yù)處置
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　　車牌識別中車牌定位之前普通要對圖像做預(yù)處置，然后再停止車牌的定位、分割、辨認(rèn)等局部。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像比照度不強(qiáng)、車牌被局部遮擋、車牌處呈現(xiàn)污點(diǎn)、變臟、含糊褪色、有其它字符區(qū)域干擾、以及呈現(xiàn)因運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的圖像含糊失真等狀況，所以定位算法完成起來有較多艱難。關(guān)于字符分割，則可能存在光照不均、污跡嚴(yán)重、車牌傾斜、比照度小、牌照褪色、牌照字符粘連等不利要素，這樣就需求研發(fā)與之順應(yīng)的算法。如算法能順應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等情況的話，那就能夠大大進(jìn)步車牌辨認(rèn)的概率。

車牌識別技術(shù)結(jié)合電子不停車收費(fèi)系統(tǒng)(ETC)識別車輛，過往車輛通過道口時(shí)無須停車，即能夠?qū)崿F(xiàn)車輛身份自動(dòng)識別、自動(dòng)收費(fèi)。在車場管理中，為提高出入口車輛通行效率，車牌識別針對無需收停車費(fèi)的車輛(如月卡車、內(nèi)部免費(fèi)通行車輛)，建設(shè)無人值守的快速通道，免取卡、不停車的出入體驗(yàn)，正改變出入停車場的管理模式。

圖像采集
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　　根據(jù)車輛檢測方式的不同，圖像采集一般分為兩種，一種是靜態(tài)模式下的圖像采集，通過車輛觸發(fā)地感線圈、紅外或雷達(dá)等裝置，給相機(jī)一個(gè)觸發(fā)信號，相機(jī)在接收到觸發(fā)信號后會(huì)抓拍一張圖像，該方法的優(yōu)點(diǎn)是觸發(fā)率高，性能穩(wěn)定，缺點(diǎn)是需要切割地面鋪設(shè)線圈，施工量大；另一種是視頻模式下的圖像采集，外部不需要任何觸發(fā)信號，相機(jī)會(huì)實(shí)時(shí)地記錄視頻流圖像，該方法的優(yōu)點(diǎn)是施工方便，不需要切割地面鋪設(shè)線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點(diǎn)也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與識別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低一些。

2、預(yù)處理
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　　由于圖像質(zhì)量容易受光照、天氣、相機(jī)位置等因素的影響，所以在識別車牌之前需要先對相機(jī)和圖像做一些預(yù)處理，以得到車牌清晰的圖像。一般會(huì)根據(jù)對現(xiàn)場環(huán)境和已經(jīng)拍攝到的圖像的分析得出結(jié)論，實(shí)現(xiàn)相機(jī)的自動(dòng)曝光處理、自動(dòng)白平衡處理、自動(dòng)逆光處理、自動(dòng)過爆處理等，并對圖像進(jìn)行噪聲過濾、對比度增強(qiáng)、圖像縮放等處理。去噪方法有均值濾波、中值濾波和高斯濾波等；增強(qiáng)對比度的方法有對比度線性拉伸、直方圖均衡和同態(tài)濾波器等；圖像縮放的主要方法有近鄰插值法、雙線性插值法和立方卷積插值等。

字符識別
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　　對分割后的字符的灰度圖像進(jìn)行歸一化處理，特征提取，然后經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫模板進(jìn)行匹配，后選取匹配度的結(jié)果作為識別結(jié)果。目前比較流行的字符識別算法有：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優(yōu)點(diǎn)是識別速度快、方法簡單，缺點(diǎn)是對斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)、分類能力強(qiáng)但比較耗時(shí)；支持向量機(jī)法對于未見過的測試樣本具有更好的識別能力且需要較少的訓(xùn)練樣本；Adaboost分類法能側(cè)重于比較重要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，識別速度快、實(shí)時(shí)性較高。我國車牌由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字3種字符組成，且具有統(tǒng)一的樣式，這也是識別過程的方便之處。但由于車牌很容易受外在環(huán)境的影響，出現(xiàn)模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類字符和易混淆字符的識別率，也是字符識別的難點(diǎn)之一。易混淆字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。