基于神经网络的车牌识别,卷积神经网络车牌识别

现在很多工程项目都用车牌识别系统，我想问一下车牌识别系统的原理是什么？

核心算法：从六个步骤来提取我们抓拍的车牌信息，第一：图像捕捉采集、第二：车牌定位、第三：预处理、第四：字符分割、第五：字符识别、第六：输出车牌识别一体机抓拍的结果。

以上步骤里包含了数字形态学运算法，字符串分割等算法。

对同业兴创停车场的车辆车牌快速抓拍捕捉确定位置，根据车牌颜色，数字，和字母精准识别分割，提取信息并储存到电脑里，方便车辆出场时调用时间信息来计算费用，这样的算法准确，高效避免出入口拥堵现象的发生，300万像素的高清晰CMOS图像传感器，高性能DSP为图像处理核心，内置控制CPU，多项新的技术可对图像编码、处理分析等起到重大作用。

整体结构及设计理念：一体机外形采用枪型机，结构采用嵌入式抓拍机的布局格式，集成度高,专业用于停车场收费车道的工业级车牌识别一体机，整体的设计里面做到了三防，分别是防水、防尘、防震动，即使在恶劣的外界环境下也依然保持很高的识别准确率。

(一体机内部结构)自动收费软件：界面操作简单易学，格局分布明确、视觉感强，支持多种传输协议：ICP、UDP、FTP、TFTP格式，机身自带64G内存，可存储jpg格式图像高达30000多张。

采用H.264视频图像高压技术,对每天，每季度，年收费得出明细方便日后查看、核查，支持软件升级功能实现人脸识别技术。

一体机特点：系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低，自动调节拍摄车牌时照成白平衡，色彩对比度不合理情况，将车牌识别设备安装于出入口，记录车辆的牌照号码、出入时间，并与地感线圈，栏杆机起降的控制完美结合，实现车辆的自动管理。

节省人力、提高效率。一体机工作性能：实现在低照度彩色摄像机的基础上，通过软件的功能，把图像中最亮的部分遮挡。

一般可将大灯的强光遮挡，从而将车牌较清晰的抓拍下来，宽动态功能：这是解决车灯对于抓拍影响的最好的办法，当背景光过亮时，能够自动调节白平衡，并且在断电的时候还可以继续上传的功能。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

车牌识别系统的识别原理

车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式写作猫。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。

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。

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。

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，并将其从图像中分离出来。

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)牌照字符识别方法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，选择最佳匹配作为结果。

基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，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，车牌识别系统的识别率还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、拍摄方式、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车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地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。

车牌识别系统的触发方式

车牌识别系统有两种触发方式，一种是外设触发，另一种是视频触发。

外设触发工作方式是指采用线圈、红外或其他检测器检测车辆通过信号，车牌识别系统接受到车辆触发信号后，采集车辆图像，自动识别车牌，以及进行后续处理。

该方法的优点是触发率高，性能稳定；缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大。

视频触发方式是指车牌识别系统采用动态运动目标序列图像分析处理技术，实时检测车道上车辆移动状况，发现车辆通过时捕捉车辆图像，识别车牌照，并进行后续处理。

视频触发方式不需借助线圈、红外或其他硬件车辆检测器。

该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低很多。

1)间接法:指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的车牌的信息来识别车牌及相关信息。

IC卡技术识别准确度高，运行可靠，可以全天候作业，但它整套装置价格昂贵，硬件设备十分复杂，不适用于异地作业;条形码技术具有识别速度快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点，但是对于扫描器要求很高。

此外，二者都需要制定出全国统一的标准，并且无法核对车、条形码是否相符，也是技术上存在的缺点，这给在短时间内推广造成困难。

2)直接法:基于图像的车牌识别技术属于直接法，是一种无源型汽车牌照智能识别方法，能够在无任何专用发送车牌信号的车载发射设备情况下，对运动状态车辆或静止状态车辆的车牌号码进行非接触性信息采集并实时智能识别。

与间接法识别系统相比，首先，这种系统节省了设备安置及大量资金，从而提高了经济效益;其次，由于采用了先进的计算机应用技术，所以可提高识别速度，较好地解决实时性问题;再次，它是根据图像进行识别，所以通过人的参与可以解决系统中的识别错误，而其他方法是难以与人交互的。

直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。

1)图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究最早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且最终仍需要人工干预，例如车辆牌照中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的最小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。

2)传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。

1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。

利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。3)人工神经网络技术。

近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着唯一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。

这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。

车牌识别软件

车牌识别软件，安装在PC上即可运行。可完成进出车辆识别抓图和对进出车牌信息进行常规的统计分析，并且支持车牌信息回查，提高管理水平。

软件原理车牌识别是基于计算机视觉和模式识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。

车牌识别过程包括图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别等一系列算法运算，其运行流程如下：图像采集：通过模拟摄像机或高清摄像机对过往车辆进行实时、不间断记录、采集。

车牌定位：车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。车牌定位算法的好坏，由车牌检出率来评估，目前市面上优秀的车牌识别系统，检出率能达到99%以上。

其核心是利用车牌区域的纹理特性，进行车牌定位，常用的车牌检测算法包括：利用梯度信息投影统计；利用小波变换作分割；车牌区域扫描连线算法；利用区域特性训练分类器的方法等。

这些算法各有利弊，如何从复杂场景中提取出稳定可靠的车牌区域是一个难点。

字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。

字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类器就可以对字符进行识别，常用的分类算法有神经网络，SVM等。结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。

车牌识别软件应用领域车牌识别软件可广泛应用于智能交通、公路卡口、停车场管理、电子警察等领域。

为什么交警的摄像头能抓拍到车牌

交警摄像头抓拍原理：1、线圈触发：在地面上预埋线圈，利用汽车通过地面时电感线圈的电流变化从而触发相机进行拍照。这是一项需要动土的工程。

2、雷达触发，路面上的L型杆子有相机和雷达同时存在，车辆开过，雷达检测到车辆，从而触发相机进行拍摄。这是一项经常把人闪瞎眼的工程。

3、相机直接做视频分析（根据车牌做跟踪轨迹），这类相机直接在视频上可以划分车道和设置车道运行规则，相机直接做视频分析进行抓拍。这是一项看上去很深奥的工程。

扩展资料：摄像头人工识别：千万不要以为人工识别落后，其实它是非常常见的。

人工识别一般用于非机动车道上的违规抓拍，现在有一些重点路口升级改造，安装了“高清球机”，在全天候或者在特定的时间段，进行持续性的监控和抓拍，就需要人工进行识别。

人工识别的方式很简单，一般是模拟球机设备搭配硬盘录像机，可实现远程控制角度变焦变倍，几乎无延迟。参考资料来源：凤凰网-遮挡车牌上这个位置就可以躲避电子眼的抓拍，真的假的？

车牌自动识别如何破解

。

车牌识别系统（VehicleLicensePlateRecognition，VLPR）是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。

车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。

它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。

通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。

对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。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。

1、黑进系统如果你是一名职业或者业余的黑客，那么你完全没有这方面的苦恼，黑进车牌识别系统跟点个外卖一样简单，只需要在网上点几下就能在系统上输入自己的车牌识别号码和相关信息，然后你的车就能无条件的进出小区门口。

这种方法虽然有一点的被捉风险，但是不是特大事件被捉的黑客好像没几个甚至连身份都没有查到。

2、跟保安叔叔打好交道再好的机器也会有“罢工”的时候，所以每一个科技产品都有应对罢工的方案，而车牌识别这个产品的应对方案就是配备一个遥控道闸的遥控器。

也就是说在保安叔叔手中是有可以控制道闸开关的遥控器，只要你跟他的关系够好每天免费给你开关门不是很简单吗？

3、套牌套牌是最直接的方法，同时也是使用范围最广的方法，不但在小区吃得开而且在有车牌识别的地方都吃得开。

但是这个方法是所有方法中风险最大的，被警察叔叔捉到扣车、罚款和拘留，所以不到万不得已千万别用这种方法。

车牌识别停车场系统工作原理是什么？

。

停车场车辆牌照识别系统的工作原理如下：1.系统通过视频采集接口采集摄像头摄入包含车牌的视频图像；2.再对动态采集到的图像进行处理以克服图像干扰，改善识别效果；3.接着在动态采集到的图像中自动找到车牌的位置也就是边缘检测，并分割出单个字符的矩形区域；4.对车牌进行二值化,最后把规整好的字符输入字符识别系统进行识别。

车牌识别应用的场所：停车场及小区出入口停车场及小区出入口停车场车牌识别系统的应用主要用于记录车辆的牌照号码、车牌颜色、出入时间，实现车辆的自动管理，以便节省人力、提高效率;例如应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。

在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动、客观地记录本单位车辆的出车情况。

2.高速公路收费站目前，我国的高速公路建设发展突飞猛进，高速公路四通八达，每个出口均设有收费站，一方面便于收费管理，另一方面也可协助交警对高速公路上的交通进行规范管理。

高速公路收费站出入口停车场车牌识别系统技术的应用，可以极大地方便交警识别违规行驶车辆的号牌信息，对一些违法车辆进行有效的管理和抓捕。

3.在公路卡口中的应用伴随着我国公路里程建设的增加，人民生活水平的整体提高，现在买车的人越来越多，给公路造成各种各样的违法问题。

停车场车牌识别系统作为车辆违法处罚的必要依据，可以对视频中车辆号牌进行自动的检测识别，其中最为典型的就是治安卡口系统，该系统如果没有车牌识别技术，就没有真正意义上的智能化。

4.在城市交通的应用为有效遏制城市内车辆闯红灯违章行为，现在城市内各个路口都在大力安装卡口式的闯红灯违法行为的检测系统，而此系统最重要的组成部分就是车牌识别系统。

车牌识别系统主要是确定违法车辆的信息，通过抓拍所有车辆的车牌信息并和公安网的数据库进行比对分析哪些车辆是可疑车辆，减少违法行为的同时也可以控制、减少道路交通事故，应用道路监控设备结合现代信息网络技术，形成道路监控智能化网络系统，更好地提升道路动态管理、控制和满足治安、刑侦、交通管理等新形势的业务需求。