随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术以及泛在感知数据和图形处理器为代表的人工智能技术的发展，诸如图像分类、语音识别、人机对弈、无人驾驶等跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，驱动经济社会转型升级。在交通领域，智能化技术的应用也越来越广泛，车牌自动识别系统就是其中之一。接下来，博思高小课堂将从车牌识别的流程、应用场景以及未来发展趋势等方面进行介绍。

图源网络-车牌识别系统拓扑图

一、车牌识别的流程

车牌识别技术是指通过机器视觉、图像处理、模式识别等算法对摄像头采集的车辆图像或视频序列进行处理之后，自动读取车牌号码、车牌类型、车牌颜色等信息的技术。

1.图像采集

根据车辆检测方法的不同，图像采集一般分为两种类型，一种是静态模式之下的图像采集，通过车辆触发地面感应线圈、红外线或雷达等设备，给摄像头一个触发信号，摄像头接收触发信号后将捕捉图像，这种方法的优点是触发率高，性能稳定，缺点是需要割地铺设卷材，施工量较大；另一种是视频模式之下的图像采集，不需要内部触发信号，摄像头将实时记录视频流图像。该方法施工方便，但由于算法的限制，该方法的触发率和识别率较低。

2.预处理

由于图像质量容易受到光照、天气、摄像机位置等因素的影响，在识别车牌以前，有必要对摄像机和图像做一些预处理，以确保得到最清晰的车牌图像。一般情况之下，会根据对场景环境和捕捉到的图像的分析得出结论，实现摄像机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动背光处理、自动过曝处理等，并对图像进行噪声滤除、对比度增强、图像缩放等处理。

3.车牌定位

从整个图像中准确地检测出车牌区域，是车牌识别过程的一个重要步骤。如果定位失败或定位不完整，将直接导致最终的识别失败。由于复杂的图像背景和不清晰车牌的定位，很容易把栅栏、广告牌等噪声当成车牌，因此如何消除这些干扰也是车牌定位之中的一个难点。为了提高定位准确性和识别速度，车牌识别系统会设计一个外部接口，允许用户根据现场环境设置不同的识别区域。

4.车牌校正

由于受拍摄角度、镜头等因素的影响，图像中的车牌存在水平倾斜、垂直倾斜或梯形畸变等变形，给后续的识别处理带来了困难。如果在车牌定位后先校正车牌，这将有助于去除车牌边框等噪声，更有利于后续字符分割。

博思高无人值守停车场管理系统—车牌识别

5.字符分割

定位车牌区域之后，还要确定车牌之中的字符数、字符间的位置关系、每个字符的宽度和高度等信息。因此，为了保证正确的车牌类型匹配和字符识别，字符分割是必不可少的。字符分割的主要思想是，根据车牌的二值化结果或边缘提取结果，利用字符的结构特征、字符间的相似度、字符间的间距等信息，一方面分别提取单个字符，包括粘连和断字符等特殊情况的处理；另一方面，对宽度和高度相近的字符进行分组，去除车牌边框和一些细小噪声。

6.字符识别

对分割之后的字符灰度图像进行归一化处理和特征提取，通过机器学习或与字符数据库模板匹配，最终选择匹配度最高的结果作为识别结果。我国的车牌由汉字、英文字母和阿拉伯数字三个字组成，样式统一，这方便了识别过程，但由于车牌容易受外界环境的影响，出现模糊、污损的字符，还需要提高这类字符和易混淆字符的识别率。

7.车牌识别结果

以文本格式输出车牌识别结果，包括车牌号码、车牌颜色、车牌类型等。

二、应用场景

车牌自动识别系统已广泛应用于智能交通系统的各种场合，如高速公路收费、停车场管理、交通诱导、交通执法、高速公路稽查、车辆调度、车辆检测等。对于维护交通安全和城市安全，防止交通拥堵，实现全自动化交通管理具有现实意义。

1.交通拥堵监测：通过对车辆的自动识别和统计，对道路的交通流量和拥堵情况进行实时监控，从而提供实时的交通拥堵信息。

2.停车场管理：通过对车辆的自动识别和统计，实现停车场的自动化管理，包括车辆出入记录、车位管理等。

3.违章监控：通过车牌识别算法，实现对违章车辆的自动监控和识别，提高交通管理的效率和准确性。

4. 智能交通信号控制：通过对车辆的自动识别和统计，实现智能交通信号控制，从而提高通行效率，减少拥堵。

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三、未来发展趋势

随着计算机视觉技术的不断发展和智能化技术的不断应用，车牌自动识别系统将会有更广泛的应用和更深入的发展。以下是未来发展的几个趋势：多模态数据融合、深度学习算法、云计算和大数据技术、智能交通协同。

目前，车牌识别技术的应用已经开始从交通领域向非交通领域转移，如4S店、汽修店、加油站、充电桩、建筑工地等领域。这些复杂场景的车牌识别特性与应用的功能与道路场景有很大的不同，所以针对智慧工地、智慧加油站、充电桩等细分场景已经出现了专用的车牌识别一体机，如智慧加油站的防爆车牌识别一体机、充电桩防占位车牌识别一体机等。可以预见，车牌自动识别技术会为产业革命带来更多的发展方向，帮助企业实现大数据管理，从而完成行业改革进步。