系統(tǒng)進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用的算法，在基本不丟幀的情況下實現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統(tǒng)無法正確檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統(tǒng)識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度。
字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網(wǎng)絡算法。基于模板匹配算法將分割后的字符二值化,并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，后選佳匹配作為結果。基于人工神經元網(wǎng)絡的算法有兩種：一種是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網(wǎng)絡分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡，由網(wǎng)絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結果。
實際應用中，牌照識別系統(tǒng)的識別率與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了牌照識別的識別率，也正是牌照識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷的完善識別算法，還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。
自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機采集車輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識別車牌。自然光真彩色識別技術路線，與人眼感光習慣一致，并且，真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環(huán)境真實的圖像信息，不僅可以用來識別車牌照，而且可以用來識別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個攝像機采集的圖像，同時實現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來的智能交通系統(tǒng)工程預留接口。
一個車牌識別系統(tǒng)的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統(tǒng)是否好用。清楚地認識到重要的一點是識別率達到是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。后臺管理體系的功能應該包括：
1、識別結果和車輛圖像數(shù)據(jù)的可靠存儲，當多功能的系統(tǒng)操作使得網(wǎng)絡出差錯時能保護圖像數(shù)據(jù)不會丟失，同時便于事后人工排查；
2、有效的自動比對和查詢技術，被識別的車牌照號碼要同數(shù)據(jù)庫中成千上萬的車牌號碼自動比對和提示報警，如果車牌照號碼沒有被正確讀取時就要采用模糊查詢技術才能得出相對“佳”的比對結果；
3、一個好的車牌識別系統(tǒng)對于聯(lián)網(wǎng)運行，還需要提供實時通信、網(wǎng)絡安全、遠程維護、動態(tài)數(shù)據(jù)交互、數(shù)據(jù)庫自動更新、硬件參數(shù)設置、系統(tǒng)故障診斷。
設備架設
1、影像監(jiān)控區(qū)域距離攝像機架設位置距離大約30M~50M位置。
2、攝像機架設高度大約2.8M，如果架設高度越高離影像監(jiān)控區(qū)域距離拉遠，因為相關攝像機的取像俯角不能太大(大約15度)。
3、使用鏡頭時務必要注意一般路口監(jiān)控使用的鏡頭有兩種規(guī)格6~60&10~100MM。
4、取像的角度要盡量將車牌及汽車的位置放大而不要將旁邊的景物帶入屏幕內避免曝光效果過大或是造成車牌不清楚。
5、如果夜間使用紅外線(IR)功率一定要大，因為汽車的車燈也屬于紅外線光譜的一種，要避免曝光效應只有將IR的功率加大發(fā)揮IR的功效。
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