成都車牌識別系統(tǒng)發(fā)展越來越成熟的今天，小編來給大家說一說車牌識別系統(tǒng)的發(fā)展旅程。

汽車牌照識別技術屬于計算機視覺領域，國內外都運用圖像處理技術進行汽車牌照識別的研究，較早出現于80年代，這個階段的研究并沒有形成完整的系統(tǒng)體系，而是就車牌識別的某一個問題進行討論，并且通常是采用簡單的圖像處理技術解決。識別過程是使用工業(yè)電視攝像機拍下汽車的正前方圖像，然后交給計算機進行簡單處理，并且較終仍需要人一工干預。1988年戴營等利用常見的圖像處理技術方法提出漢字識別的分類是在提取漢字特征的基礎上進行的。根據漢字的投影直方圖(ProjeetionHistogarm)，選取浮動閩值，進行量化處理后，形成一個變長鏈碼，再用動態(tài)規(guī)劃法，求出與標準模式鏈碼的較小距離，實現細分類，完成漢字省名的自動識別。

進入90年代，由于計算機視覺的發(fā)展，開始出現汽車牌照識別的系統(tǒng)化研究。1990年，.ASJhonsno等運用計一算機視覺技術和圖像處理技術實現了車輛牌照的自動識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割(xmag。se腳ent)、特征提取不「I模板構造(FeatureExtraetionandtemplate凡rmation)、字符識別(eharaeterReeo，irion)等三個部分。利Jl]不同閩值(Threshodl)對應的直方圖不同，經過大量統(tǒng)計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閡值范圍，從而根據特定閩值對應的直方圖分割出車牌，再利用預先設置的標準字符模板進行模式匹配(patternMatehing)識別出字符。

近幾年來，汽車牌照智能識別的技術發(fā)展很快，就其識別基礎，主要可分為間接法車輛牌照識別技術研究和直接法兩種:間接法是基于IC卡(即無線電頻率鑒別(REID))或基于條碼的識別。直接法是基于圖像的汽車牌照識別。

間接法是指通過識別安裝在汽車上的CI卡或條形碼中所存儲的車牌的信息來識別車牌及相關信息。Cl一卜技術識別準確度高，運行可靠，可以全大候作業(yè)，但它整套裝置價格昂貴，硬件設備十分復雜，不適用于異地作業(yè);條形碼技術具有識別速度快、準確度高、可靠性強以及成本較低等優(yōu)點，但是對于掃描器要求很高。此外，二者都需妥制定出全國統(tǒng)一的標準，并且無法核對車、一-F/條形碼是否相符，也是技術上存在的缺點，這使得在短時間內推廣造成困難。

基于圖像的車牌識別技術屬于直接法，是一種無源型汽車牌照智能識別方法，能夠在無任何專用發(fā)送車輛信號的車載發(fā)射設備情況下，對運動狀態(tài)車輛或靜止狀態(tài)車輛的車牌號碼進行非接觸性信息采集并實時智能識別。與間接法識別系統(tǒng)相比，首先，這種系統(tǒng)節(jié)省了設備安置及大量資金，從而提高了經濟效益;其次，由于采用了先進的計算機應用技術，所以可提高識別速度，較好的解決實時性問題;再次，它是根據圖像進行識別，所以通過人的參與可以解決系統(tǒng)中的識別錯誤，而其它方法是難以與人交互的。

直接法一般有圖像處理技術、傳統(tǒng)模式識別技術及人工神經網絡技術等。

l.圖像處理技術:運用圖像處理技術解決汽車牌照識別問題的研究較早始于80年代，但國內外均只是就車牌識別中的某一個具體問題進行討論，并且通常僅采用簡單的圖像處理技術來解決，并沒有形成完整的體系，識別過程是使用工業(yè)電視攝像機拍下汽車的正前方圖像，然后交給計算機進行簡單處理，并且較終仍需要干頂，例如車輛牌照中省份漢字的識別問題，1988年戴營等利用常見的圖像處理技術方法提出漢字識別的分類是在抽取漢字特征的基礎上進行的，根據漢字的投影直方圖選取浮動&Jl值，抽取漢字在y方向的峰值，利用樹形查表法進行漢字的粗分類，然后根據漢字在x方向的投影直方圖，選取適當閨值，進行量化處理后，形成一個變長鏈碼，再用動態(tài)規(guī)劃法，求出與標準模式鏈碼的較近距離，進行細分類，完成漢字省名的自動識別。

2.傳統(tǒng)模式識別技術:傳統(tǒng)模式識別指結構特征法，統(tǒng)計特征法等。90年代，由于計算機視覺技術的發(fā)展，開始出現汽車牌照識別系統(tǒng)化研究。1990年，A.5.Johnson等運用計算機視覺技術和圖像處理技術實現了車輛牌照的自動識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構造、字符識別等三個部分。利用不同閩值對應的直方圖不同，經過大量統(tǒng)計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閡值范圍，從而根據特定閩值對應的直方圖分割出車牌，再利用預先設置的標準字符模板進行模式匹配識別出字符。

3.人工神經網絡技術:近兒年來，計算機及相關技術發(fā)達的一些國家開始探討用人工神經網絡技術解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FAI琳Y等就成功運用BMA神經網絡方法對車牌上的字符進行自動識別，B枷神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯(lián)想式單層網絡，每一個字符模板對應著一個BMA矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。BMA神經網絡方法的缺點是無法解決識別系統(tǒng)存儲容量和處理速度相矛盾的問題。

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