成都車牌識(shí)別系統(tǒng)發(fā)展越來越成熟的今天，小編來給大家說一說車牌識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展旅程。

汽車牌照識(shí)別技術(shù)屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外都運(yùn)用圖像處理技術(shù)進(jìn)行汽車牌照識(shí)別的研究，較早出現(xiàn)于80年代，這個(gè)階段的研究并沒有形成完整的系統(tǒng)體系，而是就車牌識(shí)別的某一個(gè)問題進(jìn)行討論，并且通常是采用簡(jiǎn)單的圖像處理技術(shù)解決。識(shí)別過程是使用工業(yè)電視攝像機(jī)拍下汽車的正前方圖像，然后交給計(jì)算機(jī)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，并且較終仍需要人一工干預(yù)。1988年戴營(yíng)等利用常見的圖像處理技術(shù)方法提出漢字識(shí)別的分類是在提取漢字特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。根據(jù)漢字的投影直方圖(ProjeetionHistogarm)，選取浮動(dòng)閩值，進(jìn)行量化處理后，形成一個(gè)變長(zhǎng)鏈碼，再用動(dòng)態(tài)規(guī)劃法，求出與標(biāo)準(zhǔn)模式鏈碼的較小距離，實(shí)現(xiàn)細(xì)分類，完成漢字省名的自動(dòng)識(shí)別。

進(jìn)入90年代，由于計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展，開始出現(xiàn)汽車牌照識(shí)別的系統(tǒng)化研究。1990年，.ASJhonsno等運(yùn)用計(jì)一算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了車輛牌照的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割(xmag。se腳ent)、特征提取不「I模板構(gòu)造(FeatureExtraetionandtemplate凡rmation)、字符識(shí)別(eharaeterReeo，irion)等三個(gè)部分。利Jl]不同閩值(Threshodl)對(duì)應(yīng)的直方圖不同，經(jīng)過大量統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)確定出車牌位置的圖像直方圖的閡值范圍，從而根據(jù)特定閩值對(duì)應(yīng)的直方圖分割出車牌，再利用預(yù)先設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)字符模板進(jìn)行模式匹配(patternMatehing)識(shí)別出字符。

近幾年來，汽車牌照智能識(shí)別的技術(shù)發(fā)展很快，就其識(shí)別基礎(chǔ)，主要可分為間接法車輛牌照識(shí)別技術(shù)研究和直接法兩種:間接法是基于IC卡(即無線電頻率鑒別(REID))或基于條碼的識(shí)別。直接法是基于圖像的汽車牌照識(shí)別。

間接法是指通過識(shí)別安裝在汽車上的CI卡或條形碼中所存儲(chǔ)的車牌的信息來識(shí)別車牌及相關(guān)信息。Cl一卜技術(shù)識(shí)別準(zhǔn)確度高，運(yùn)行可靠，可以全大候作業(yè)，但它整套裝置價(jià)格昂貴，硬件設(shè)備十分復(fù)雜，不適用于異地作業(yè);條形碼技術(shù)具有識(shí)別速度快、準(zhǔn)確度高、可靠性強(qiáng)以及成本較低等優(yōu)點(diǎn)，但是對(duì)于掃描器要求很高。此外，二者都需妥制定出全國(guó)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，并且無法核對(duì)車、一-F/條形碼是否相符，也是技術(shù)上存在的缺點(diǎn)，這使得在短時(shí)間內(nèi)推廣造成困難。

基于圖像的車牌識(shí)別技術(shù)屬于直接法，是一種無源型汽車牌照智能識(shí)別方法，能夠在無任何專用發(fā)送車輛信號(hào)的車載發(fā)射設(shè)備情況下，對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)車輛或靜止?fàn)顟B(tài)車輛的車牌號(hào)碼進(jìn)行非接觸性信息采集并實(shí)時(shí)智能識(shí)別。與間接法識(shí)別系統(tǒng)相比，首先，這種系統(tǒng)節(jié)省了設(shè)備安置及大量資金，從而提高了經(jīng)濟(jì)效益;其次，由于采用了先進(jìn)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)，所以可提高識(shí)別速度，較好的解決實(shí)時(shí)性問題;再次，它是根據(jù)圖像進(jìn)行識(shí)別，所以通過人的參與可以解決系統(tǒng)中的識(shí)別錯(cuò)誤，而其它方法是難以與人交互的。

直接法一般有圖像處理技術(shù)、傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等。

l.圖像處理技術(shù):運(yùn)用圖像處理技術(shù)解決汽車牌照識(shí)別問題的研究較早始于80年代，但國(guó)內(nèi)外均只是就車牌識(shí)別中的某一個(gè)具體問題進(jìn)行討論，并且通常僅采用簡(jiǎn)單的圖像處理技術(shù)來解決，并沒有形成完整的體系，識(shí)別過程是使用工業(yè)電視攝像機(jī)拍下汽車的正前方圖像，然后交給計(jì)算機(jī)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，并且較終仍需要干頂，例如車輛牌照中省份漢字的識(shí)別問題，1988年戴營(yíng)等利用常見的圖像處理技術(shù)方法提出漢字識(shí)別的分類是在抽取漢字特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，根據(jù)漢字的投影直方圖選取浮動(dòng)&Jl值，抽取漢字在y方向的峰值，利用樹形查表法進(jìn)行漢字的粗分類，然后根據(jù)漢字在x方向的投影直方圖，選取適當(dāng)閨值，進(jìn)行量化處理后，形成一個(gè)變長(zhǎng)鏈碼，再用動(dòng)態(tài)規(guī)劃法，求出與標(biāo)準(zhǔn)模式鏈碼的較近距離，進(jìn)行細(xì)分類，完成漢字省名的自動(dòng)識(shí)別。

2.傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù):傳統(tǒng)模式識(shí)別指結(jié)構(gòu)特征法，統(tǒng)計(jì)特征法等。90年代，由于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，開始出現(xiàn)汽車牌照識(shí)別系統(tǒng)化研究。1990年，A.5.Johnson等運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了車輛牌照的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符識(shí)別等三個(gè)部分。利用不同閩值對(duì)應(yīng)的直方圖不同，經(jīng)過大量統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)確定出車牌位置的圖像直方圖的閡值范圍，從而根據(jù)特定閩值對(duì)應(yīng)的直方圖分割出車牌，再利用預(yù)先設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)字符模板進(jìn)行模式匹配識(shí)別出字符。

3.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù):近兒年來，計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國(guó)家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動(dòng)識(shí)別問題，例如1994年M.M.M.FAI琳Y等就成功運(yùn)用BMA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，B枷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)字符模板對(duì)應(yīng)著一個(gè)BMA矩陣，通過與車牌上的字符比較，識(shí)別出正確的車牌號(hào)碼。BMA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的缺點(diǎn)是無法解決識(shí)別系統(tǒng)存儲(chǔ)容量和處理速度相矛盾的問題。

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