车牌识别技术原理

车牌识别技术原理都是一样的，具体流程如下：图像捕捉与获取、车牌定位、字符分割字符识别、输出结果。不一样的是在上述环节中采用不同的技术，比如作为核心技术的车牌定位，就可能用到(1)自适应边界搜索法、(2)区域生长法、(3)灰度图像数学形态学运算法、(4)基于字符串特征增强的分割方法、(5)模糊聚类法、(6)基于灰度图的车牌定位和分割法、(7)DFT变换法等等。这些技术本身都不难，难的是如何根据具体的现场环境，选择最具针对性的算法。以国内领先的车牌识别系统为例，公司采用一种叫启发式融合定位算法，也就是不仅仅利用单一一种定位方法，算法内部对场景分类，然后针对不同的场景选择一种或者多种算法，以保证算法效果。核心技术不在定位算法本身，而是核心算法周边算法的“启发”、“学习”与“结合”。

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车牌字符中除去汉字字符，共有36(10个数字字符，26个字母字符)个字符。针对车牌字符图像的特点，可以简化LeNet-5的结构，使其既能满足正确识别率要求，又能减少识别时间，因此本文提出一种改进的CNN模型用于识别车牌字符。

车牌识别特点：

1、毫秒级识别车牌，彻底解决手工输入痛点，快速、准确；

2、手机相机视频预览识别车牌，可提供安卓、ISO、Windows、Linux等系统识别，支持移动设备离线识别以及电脑客户端、服务器端识别；

3、支持识别的车牌种类多，蓝牌、黄牌、新能源车牌均可识别，

4、复杂场景车牌均可识别，适应性强，白天晚上、远距离、大角度都能快速准确的识别车牌；

5、提供底层算法，车牌识别SDK开发部整体不超过500K，识别率高达99%；

6、价格低、功能全、服务好、效率高。

如要详细了解车牌识别速度以及挂接详情，我们会免费提供demo程序，如有需要提供技术支持，我们也会提供免费技术支持，欢迎大家一起探讨车牌识别算法以及车牌识别算法的应用场景。

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