車(chē)牌識(shí)別是指通過(guò)圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)，對(duì)車(chē)輛的車(chē)牌進(jìn)行自動(dòng)化的識(shí)別和提取。其流程大致可分為圖像獲取、預(yù)處理、車(chē)牌定位、字符分割和字符識(shí)別等幾個(gè)步驟。下面哈爾濱道閘公司將詳細(xì)介紹車(chē)牌識(shí)別的流程。

一、圖像獲取

車(chē)牌識(shí)別的一步是通過(guò)相機(jī)、攝像機(jī)等設(shè)備獲取車(chē)輛圖像?？梢允褂霉潭ㄎ恢玫臄z像頭或者移動(dòng)的掃描設(shè)備進(jìn)行圖像的采集。圖像獲取的關(guān)鍵點(diǎn)在于保證圖像質(zhì)量，盡量減少圖像中的噪聲和模糊。

二、預(yù)處理

獲取到車(chē)輛圖像之后，需要進(jìn)行預(yù)處理的步驟。預(yù)處理的目的是提高圖像質(zhì)量，為后續(xù)的車(chē)牌定位和字符識(shí)別提供更好的輸入。預(yù)處理的具體過(guò)程包括圖像增強(qiáng)、去噪、灰度化、二值化、邊緣檢測(cè)等。其中，二值化是將圖像轉(zhuǎn)換為黑白兩種顏色的過(guò)程，便于后續(xù)的圖像分割和字符識(shí)別。

三、車(chē)牌定位

車(chē)牌定位是車(chē)牌識(shí)別的關(guān)鍵步驟，其目的是將車(chē)輛圖像中的車(chē)牌區(qū)域準(zhǔn)確地提取出來(lái)。車(chē)牌定位可以采用基于顏色、形狀、文本等特征的方法進(jìn)行。其中，基于顏色的方法通過(guò)提取車(chē)牌的特定顏色進(jìn)行定位；基于形狀的方法通過(guò)提取車(chē)牌的輪廓進(jìn)行定位；基于文本的方法通過(guò)檢測(cè)車(chē)牌上的字符進(jìn)行定位。

四、字符分割

車(chē)牌定位之后，需要對(duì)車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行字符分割。字符分割的目的是將車(chē)牌上的每個(gè)字符從整體圖像中切割出來(lái)。字符分割可以采用基于連通區(qū)域、邊緣檢測(cè)等方法進(jìn)行。其中，基于連通區(qū)域的方法通過(guò)分析字符的連通性進(jìn)行切割；基于邊緣檢測(cè)的方法通過(guò)分析字符邊緣的特征進(jìn)行切割。

五、字符識(shí)別

字符分割之后，需要對(duì)每個(gè)字符進(jìn)行識(shí)別。字符識(shí)別是車(chē)牌識(shí)別的后一步，其目的是通過(guò)模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，識(shí)別出每個(gè)字符的具體內(nèi)容。字符識(shí)別可以采用傳統(tǒng)的模板匹配算法、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法等方法進(jìn)行。其中，模板匹配算法通過(guò)比較字符模板和輸入圖像之間的相似度進(jìn)行識(shí)別；統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法通過(guò)訓(xùn)練樣本集進(jìn)行模型學(xué)習(xí)和分類(lèi)識(shí)別；深度學(xué)習(xí)算法通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和反向傳播進(jìn)行特征提取和分類(lèi)識(shí)別。

六、結(jié)果輸出

字符識(shí)別之后，可以將識(shí)別結(jié)果輸出到顯示屏、存儲(chǔ)介質(zhì)等設(shè)備上。識(shí)別結(jié)果可以是車(chē)牌號(hào)碼的字符串形式或者是圖像形式，便于后續(xù)的車(chē)牌號(hào)碼的記錄和使用。

車(chē)牌識(shí)別是一項(xiàng)涉及多種技術(shù)的復(fù)雜任務(wù)，需要綜合運(yùn)用圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)和方法。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)在交通管理、安全監(jiān)控、智能停車(chē)場(chǎng)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。