浅析车牌识别技术工作原理及应用场景
 
现代社会的飞速发展，机动车作为生活中的一种重要交通工具，已经和人们的生活密不可分，机动车的数量也不断的增加，由此带来了严重的交通堵塞，交通事故，交通环境恶化，环境污染严重，收费制式混乱等一系列问题。由此对交通管理提出了更高的要求。简单的进行人工现场指挥和管理已经不能满足要求，高效的交通管理系统成为了社会的需求。汽车牌照自动识别技术可应用于道路交通流监控、交通事故现场勘测、交通违章自动记录、高速公路自动收费系统、停车场自动安全管理、智能园区管理等方面，为城市道路交通管理起到重要的作用。同时，汽车牌照识别的方法还可应用到其它识别领域。车牌识别技术的研究意义就在于开发出更好的车牌识别技术应用于交通系统中，以帮助缓解日益严重的交通问题。 车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。该技术常用于停车场及小区出入口、高速公路收费站、公路卡口和城市交通。
 

车牌识别技术工作原理
车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。
图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。
预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。 车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。 字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。