车牌识别用的是什么技术

⑴ 车牌识别系统识别车牌号的原理是什么呢

为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：
1)牌照定位，定位图片中的牌照位置；
2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
3)牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。

⑵ 什么是车牌识别

车牌识别技术是指能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息。
SDK即软件开发工具包一般都是一些软件工程师为特定的软件包、软件框架、硬件平台、操作系统等建立应用软件时的开发工具的集合，软件开发工具广义上指辅助开发某一类软件的相关文档、范例和工具的集合。
车牌识别SDK，是车牌识别算法和停车场管理、汽车后市场应用系统、警务通终端、智能称重系统、电子警察平台对接的接口协议，供该系统调用车牌识别后的数据进入自己的应用系统。

⑶ 什么是车牌识别技术

随着经济水平的不断提升，汽车数量的爆炸式激增为汽车管理带来了一定的困难。现在，车牌识别已经成为每个城市的车辆管理重点工作之一，有效、准确、及时的车牌识别可以方便警务人员的交通执法、停车场车辆管理等工作。伴随着智能终端以及4G技术的快速普及与发展，移动互联网时代已经全面爆发，易泊时代推出了“移动终端车牌识别软件-慧号通车牌识别”，完美集成车牌识别算法，为智慧停车客户提供全套停车产业链的产品支撑和技术服务。易泊安卓车牌识别软件特点：识别速度快“只需扫一扫，快速识别车牌” 像扫描二维码一样轻轻一扫，便可快速准确的识别出车牌号码。支持超大角度识，支持多平台应用管理蓝牌、黄牌、挂车号牌、新军牌、警牌、新武警车牌、教练车牌、大使馆车牌、农用车牌、个性化车牌、港澳出入境车牌、澳台车牌、民航车牌、领馆车牌、新能源车牌等别，准确识别车牌。支持视频识别和拍照识别模式：手机车牌识别分为两种工作模式手机镜头只需对准车辆车牌，视频自动触发车牌识别，输出抓拍图片和车牌识别结果。拍照识别 需要手动点击抓拍按钮，才进行车牌识别，输出抓拍图片和识别结果。配置要求操作系统：支持Android 4.0，ios7.0 硬件配置：推荐ARM Cortex-A7以上，1G RAM。摄像头：支持自动对焦，200万像素以上。安装程序占用空间，2MByte典型应用警务通：巡逻执勤、交警执法车辆保险：车险移动查勘•占道停车管理：占道停车收费，移动电子警察。

⑷ 汽车牌照是用什么技术识别的

1，项目的先进性：
数字信息技术和网络技术的快速发展后PC时代，嵌入式处理器的性能，高性能的处理器已经能够满足自我评价复杂的算法和其他复杂的应用，以及嵌入式应用将不可避免地进入各个领域。另一方面，随着经济快速发展的中国和北京奥运会，“智能交通将成为不争的一个热门话题。由于交通运输行业的特殊性，其设备的技术参数，使用条件苛刻的要求，嵌入式恰好能够满足这一要求，应用广泛的嵌入式智能交通设备是一个必然的趋势。随着嵌入式汽车自动识别系统是智能交通管理系统的重要组成部分，是一个完美的组合，嵌入式技术和车辆识别技术，包括嵌入式车牌识别，嵌入式汽车标志识别和自动色彩识别三个主要特点，努力针对一次性锁车。
它具有以下优点：
1，高度的独立性：嵌入式技术的使用，只有通过通信接口和应用系统的独立性连接。
2，功能齐全：识别的车牌，车标和颜色的一次性有针对性的与现有系统功能强大。
3，可塑性：可结合前端的信号触发装置的上游端内置的无线网络和各种串行接口，以结合及下游产品系统功能和使用范围已大大扩展。
4，维修方便：</维修，保养只涉及到系统，而不会影响其他模块，和维护成本比同类产品要低得多。 5，轻便灵活：该设备是一个高度集成，紧凑和灵活的，易于使用。

2，可操作性和可实现的：
目前，车牌识别，车辆识别你等待技术的成熟和完善相关的信息更容易获得。现有的嵌入式技术已经比较成熟，因此，从技术难度来说很容易实现比其他尖端科学的主题。主题包括设备和材料也更容易获得，且成本适中。
3，创新：
现有的车牌识别设备通常使用计算机处理数据，有的甚至需要几台电脑的合作，占用了大量的空间和资源，即使偶尔完成的嵌入式系统，它的功能是有限的车牌识别或识别标志的汽车。系统的，创造性的嵌入式车牌识别，车标识别，以及自动色彩识别相结合，一次性的解决方案臃肿的设备系统集成困难，稳定性差，难以维护，功能的一个问题。
4，可能出现的问题：
目前，主要的问题是嵌入式集成和无线传输距离。理想的情况下，我们设想：现在大多使用计算机机处理数据，不灵活的设备的缺点，开发一种便携式的无线数据传输，可以自动识别系统。但是，由于我们的时??间，精力和金钱，“便携性”的程度的限制，是最大的问题，此外，速度和景深的图像识别问题，我们可能面临的问题。

⑸ 汽车牌照识别系统是什么

车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。

车牌号码识别系统是基于车牌识别技术而衍生的一个完整系统。首先将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取出来，通过车牌提取，图像预处理，特征提取，车牌字符识别等技术，识别车辆牌号，输出车牌号码。技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到95%。

在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市公安局建设的《停车库（场）车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中，车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。

车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡，不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。

⑹ 车牌识别技术是什么以及车牌识别技术的工作方式

1. 原理就是通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别，过程涉及：车辆检测—图像采集—预处理—车牌定位—字符分割—字符识别—结果输出。

2. 车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。

3. 图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。

4. 预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。

5. 车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。

6. 字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。

7. 字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。

8. 结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。
   参考资料：http://www.ankuai.net/proct/cpsbxt.html

⑺ 汽车车牌自动识别的原理是什么

汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别.其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。 某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

车牌识别停车场管理系统将摄像机在入口拍摄的车辆车牌号码图象自动识别并转换成数字信号。做到一卡一车，车牌识别的优势在于可以把卡和车对应起来，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，杜绝一卡多车使用的漏洞，提高物业管理的效益;同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生。升级后的摄像系统可以采集更清晰的.图片，作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。 方便了管理人员在车辆出场时进行比对，大大增强了系统的安全性。

1.车辆检测

车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。

具备视频车辆检测功能的牌照识别系统，首先对视频信号中的一帧(场)的信号进行图像采集，数字化，得到对应的数字图像;然后对其进行分析，判断其中是否有车辆;若认为有车辆通行，则进入到下一步进行牌照识别;否则继续采集视频信号，进行处理。

系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法正确检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。

2.牌照号码、颜色识别

为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：

• 牌照定位，定位图片中的牌照位置;

• 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来;

• 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。

(1)牌照定位

自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。

(2)牌照字符分割

完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。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然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

(3)牌照字符识别

字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

实际应用中，牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率，也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。

⑻ 汽车车牌自动识别的原理是什么

汽车牌照自动识别技术是一项利用出入口处的火眼臻睛车牌识别摄像机摄取的车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。大致可以分为以下三大项
• 牌照定位，定位图片中的牌照位置;
• 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来;
• 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

⑼ 车牌自动识别能快速准确的识别车牌是什么原理

车牌自动识别原理基本是经过车牌捕捉、定位、截取、二值化、字符切分，最后车牌OCR识别、结果输出，一般还会有字符识别后处理等几个步骤，这几个步骤要协调处理才行，还要使用各种情况，比如，雨雪天气、反光、阴阳车牌、晚上补光、污损车牌等具体实际情况进行各种优化，才能得到一个完美的车牌识别算法，如果做论文，可以直接用开源的一些东西去完善，如果实际应用，可以用商用的车牌OCR识别产品。
启智畅想车牌识别SDK特点：1、毫秒级识别车牌，彻底解决手工输入痛点，快速、准确；2、手机相机视频预览识别车牌，可提供安卓、ISO、Windows、Linux等系统识别，支持移动设备离线识别以及电脑客户端、服务器端识别；3、支持识别的车牌种类多，蓝牌、黄牌、新能源车牌均可识别，4、复杂场景车牌均可识别，适应性强，白天晚上、远距离、大角度都能快速准确的识别车牌；5、车牌识别SDK开发部整体不超过500K，识别率高达99%；