車輛牌照識別(VLPR)是計算機視頻圖像識別技術(shù)在車輛牌照識別中的應(yīng)用。車牌識別廣泛應(yīng)用于高速公路車輛管理，電子不停車收費(ETC)系統(tǒng)也是采用DSRC技術(shù)識別車輛的主要手段。
車牌識別技術(shù)要求能夠從復(fù)雜的背景中提取并識別出運動的車牌，通過車牌提取、圖像預(yù)處理、特征提取、車牌字符識別等步驟識別出車牌號碼、顏色等信息。目前字母和數(shù)字的識別率可以達到99.7%，漢字的識別率可以達到99%。
在停車場管理中，車牌識別技術(shù)也是識別車輛的主要手段。在深圳公共停車庫(停車場)車輛圖像和車牌信息采集傳輸系統(tǒng)的技術(shù)要求中，車牌識別技術(shù)已成為車輛識別的主要手段。
車輛牌照識別技術(shù)結(jié)合電子不停車收費系統(tǒng)(ETC)對車輛進行識別，可以實現(xiàn)車輛自動識別，通過路口時不停車自動收費。在停車場的管理中，為了提高車輛在出入口的通行效率，車牌識別正在通過為不需要收取停車費的車輛(如包月貨車、內(nèi)部免費車輛)建設(shè)無人值守的快速通道，改變進出停車場的管理模式。
識別過程
自動車牌識別
它是一種利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像自動識別車牌號和車牌顏色的模式識別技術(shù)。其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備(監(jiān)控車輛是否進入視野)、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識別車牌號的處理器(如電腦)。其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學(xué)字符識別算法。有些車牌識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能，稱為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統(tǒng)應(yīng)該包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等部分(如圖1所示)。當(dāng)車輛檢測部分檢測到車輛的到達時， 它觸發(fā)圖像采集單元采集當(dāng)前視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位車牌的位置，然后對車牌中的字符進行分割識別，然后輸出車牌號碼。
車輛檢測
車輛檢測可以采用多種方式，如埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術(shù)、視頻檢測等。
使用視頻檢測可以避免損壞路面，無需額外的外部檢測設(shè)備和校正觸發(fā)位置，節(jié)省開支，更適合移動和便攜應(yīng)用。
對于視頻車輛檢測，系統(tǒng)需要較高的處理速度和優(yōu)秀的算法來實現(xiàn)圖像采集和處理不丟幀。如果處理速度慢，會導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，也難以保證識別處理會在有利于識別的位置開始，影響系統(tǒng)的識別率。因此，將視頻車輛檢測與車牌自動識別結(jié)合起來，在技術(shù)上有一定的難度。
數(shù)字識別
為了識別牌照，需要執(zhí)行以下基本步驟:
1、車牌定位，定位圖片中的車牌位置；
2、車牌字符分割，將車牌中的字符分離出來；
3.車牌字符識別:對分割出來的字符進行識別，最終形成車牌號碼。在車牌識別過程中，車牌顏色識別基于不同的算法，可能在上述不同的步驟中實現(xiàn)，通常與車牌識別相互配合，相互驗證。
一、車牌定位
在自然環(huán)境中，汽車圖像背景復(fù)雜，光照不均勻。如何準(zhǔn)確地確定自然背景中的車牌區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。首先對采集的視頻圖像進行大范圍搜索，找到幾個符合汽車牌照特征的區(qū)域作為候選區(qū)域。然后，對這些候選區(qū)域進行進一步的分析和判斷，然后選擇一個新的區(qū)域作為車牌區(qū)域，并從圖像中分離出來。
二、車牌字符分割
車牌區(qū)域定位完成后，將車牌區(qū)域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。因為字符在垂直方向上的投影必然會在字符之間或字符內(nèi)部的間隙處接近局部小值，而且這個位置要滿足車牌的字符書寫格式、字符、大小限制等一些條件。垂直投影法對復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有很好的效果。
三、車牌字符識別方法
主要有基于模板的匹配算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０宓钠ヅ渌惴ㄊ紫葘Ψ指詈蟮淖址M行二值化，并將其大小縮放到字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后匹配所有模板，并選擇匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先提取字符的特征，然后用得到的特征訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接將圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)會自動提取特征，直到識別出結(jié)果。
在實際應(yīng)用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率也與車牌質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。車牌質(zhì)量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、掉漆、字體褪色、車牌被遮擋、車牌傾斜、高亮反光、多車牌、假車牌等。實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝模式、車速等因素的影響。這些因素都不同程度地降低了車牌識別的識別率，這也是車牌識別系統(tǒng)的難點和挑戰(zhàn)。要提高識別率，除了不斷改進識別算法，還要想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像有利于識別。