基于图像识别的车牌识别及车辆识别系统研究

基于图像识别的车牌识别及车辆识别系统研
究
随着现代科技的发展，图像识别技术在社会各个领域的应用日益广泛，其中最
为重要的之一就是车牌识别及车辆识别系统。

随着车辆数量的不断增加，对于车辆的自动识别及管理也越发重要，而基于图像识别的车牌识别及车辆识别系统正是应对这种需求的一个有效解决方案。

一、车牌识别技术
车牌识别技术是一种通过数字图片处理技术以及模式识别算法在车辆图片中定位、识别出车牌号码的自动化技术。

这种技术一般都采用数字摄像机将车辆的图片捕捉下来，然后基于数字图像处理的方法确定车辆的位置，并将车牌中的文字信息自动识别出来。

这种技术可以实现较高精度的实时车牌号码识别。

车牌识别技术主要涉及到以下三个方面：
1. 车牌定位。

由于不同国家的车牌形状和大小都不相同，因此在车牌识别前必
须先进行车牌定位，以确定车牌在图像中的位置。

车牌定位一般采用灰度图像处理、边缘提取、连通域分析等图像处理方法。

2. 字符分割。

车牌号码由若干字符组成，对于车牌识别而言，需要将车牌中的
字符分割出来。

字符分割主要采用纹理分析、形状分析等方法。

3. 字符识别。

字符分割后，需要将字符进行识别。

字符识别算法一般采用模板
匹配、神经网络、支持向量机等分类器来进行识别。

二、车辆识别技术
车辆识别技术是一种通过数字图像处理的方法在图像中定位、识别出所拍摄的
车辆的品牌、型号等信息的技术。

这种技术可以实现较高精度的实时车辆类型识别。

车辆识别技术主要涉及到以下两个方面：
1. 车辆定位。

车辆定位是车辆识别的第一步，需要将车辆图像中的车辆进行定位。

车辆定位主要采用边缘检测、颜色匹配等方法进行。

2. 车辆识别。

车辆识别算法一般采用基于特征的、基于分类器的等方法进行。

特征可以是车辆的外形、分布、轮廓等，而分类器可以是神经网络、支持向量机等。

三、基于图像识别的车牌识别及车辆识别系统的研究
基于图像识别的车牌识别及车辆识别系统通过数字图像处理、模式识别等技术
实现车牌、车辆的自动识别，可以大大提高公安交通管理等领域的工作效率，降低出错率，确保物联网安全。

该系统具体的实现过程可以分为以下几个步骤：
1. 图像采集。

通过安装数字摄像机或者智能设备将车辆的图像捕捉下来。

2. 车牌定位。

对采集到的图像进行车牌定位，找出车牌在图像中的位置。

3. 字符分割。

将车牌中的字符分割出来。

4. 字符识别。

对于车牌中的字符进行识别，确定车牌号码。

5. 车辆定位。

对采集到的图像进行车辆定位。

6. 车辆识别。

对于所拍摄的车辆进行品牌、型号等信息的识别。

基于图像识别的车牌识别及车辆识别系统有很多应用场景，比如：公安交通管理、停车场管理、道路交通状况监测以及车辆安防等领域。

这种系统可以大大提高社会的管理效率、降低出错率，传递岗位到人工智能的过渡。

在未来，这种系统的应用范围还会进一步扩大，带来更加广泛的社会价值。