随着经济社会的迅猛发展,人们的生活水平的提高,机动车辆的数量也越来
越多。为了提高车辆的管理效率,缓解公路上的交通压力,我们必须找到一种解
决方案。而作为汽车“身份证”的汽车车牌,是在公众场合能够唯一确定汽车身
份的凭证。近些年,计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟,为传统的交
通管理带来重大转变。先进的计算机处理技术,不但可以将人力从繁琐的人工观
察、检测中解放出来,而且能够大大提高其精确度,汽车牌照自动识别系统就是
在这样的背景与目的下进行开发的。车辆牌照定位与识别是计算机视觉与模式识
别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一, 该技术应用范围非常广泛。由
于我国汽车车牌识别的特殊性, 采用任何一种单一识别技术均难以奏效。目前正
在研制的无源型汽车牌照智能识别系统综合利用了车辆检测技术、计算机视觉
(Computer Vision) 技术、图象处理技术、人工智能技术和人工神经网络技术等,
是一个比较有发展前途的车牌识别系统。
车牌识别是指不依赖于电子信号,利用光学特性,基于光学字符识别
((OCR,Optical Character Recognition)技术对车辆牌照进行识别,从而辨识车
辆身份的一种技术。由于车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号,在交通管理中
具有不可替代的作用,因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别正确率,对环境
光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈,并且要求满
足实时性要求。这种技术的工作流程简单的说,它经过图像抓拍、车牌定位、图
像处理、字符分割、字符识别等一系列算法运算,识别出视野范围内的车辆牌照
号码。车牌识别技术的基本工作流程如下图所示: