車牌識別系統的基本工作原理及流程

  車牌識別就是依次實現汽車圖像的車牌定位、車牌字符分割、車牌字符識別算法的過程。車牌定位就是把車牌圖像從含有汽車和背景的圖像中提取出來，其輸入的是原始的汽車圖像，輸出是車牌圖像。車牌的字符分割就是通過對車牌圖像的預處理、幾何校正等把字符從車牌圖像中分割出來，分成一個個單獨的字符，其輸入是車牌定位后得到的車牌圖像，輸出是經過預處理、幾何校正等后得到的一組單個的字符圖像，并得到各個字符的點陣數據。字符識別是依次從單個字符點陣數據中提取字符特征數據，并給出識別結果。

  車牌識別系統采用高度模塊化的設計，將車牌識別過程的各個環節各自作為一個單獨的模塊。

  1、車輛檢測跟蹤模塊

  車輛檢測跟蹤模塊主要對視頻流進行分析，判斷其中車輛的位置，對圖像中的車輛進行跟蹤，并在車輛位置合適時刻，記錄該車輛的特寫圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識別結果，可以檢測無牌車輛并輸出結果。

  2、車牌定位模塊

  車牌定位模塊是一個十分重要的環節，是后續環節的基礎，其準確性對整體系統性能的影響巨大。車牌系統摒棄了以往的算法思路，實現了一種基于學習的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復雜的背景環境和不同的攝像角度。

  3、車牌矯正及精定位模塊

  由于受拍攝條件的限制，圖像中的車牌總不可避免存在傾斜，需要一個矯正和精定位環節來進一步提高車牌圖像的質量，為切分和識別模塊做準備。使用精心設計的快速圖像處理濾波器，不僅計算快速，而且利用的是車牌的整體信息，避免了局部噪聲帶來的影響。使用該算法的另一個優點就是通過對多個中間結果的分析還可以對車牌進行精定位，進一步減少非車牌區域的影響。

  4、車牌切分模塊

  車牌系統的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，并能容忍傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應用。

  5、車牌識別模塊

  在車牌識別系統中，通常采用多種識別模型相結合的方法來進行車牌識別，構建一種層次化的字符識別流程，可提高字符識別的正確率。另一方面，在字符識別之前，使用計算機智能算法對字符圖像進行前期處理，不僅可盡可能保留圖像信息，而且可提高圖像質量，提高相似字符的可區分性，保證字符識別的可靠性。

  6、車牌識別結果決策模塊

  識別結果決策模塊，具體地說，決策模塊利用一個車牌經過視野的過程留下的歷史記錄，對識別結果進行智能化的決策。其通過計算觀測幀數、識別結果穩定性、軌跡穩定性、速度穩定性、平均可信度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可信度評價，從而決定是繼續跟蹤該車牌，還是輸出識別結果，或是拒絕該結果。這種方法綜合利用了所有幀的信息，減少了以往基于單幅圖像的識別算法所帶來的偶然性錯誤，較大提高了系統的識別率和識別結果的正確性和可靠性。

  7、車牌跟蹤模塊

  車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀、識別結果、可信度等各種歷史信息。由于車牌跟蹤模塊采用了具有容錯能力的運動模型和更新模型，使得那些被短時間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被正確地跟蹤和預測，較終只輸出一個識別結果。