哈爾濱車牌識別系統(tǒng)穩(wěn)定，快速

　　車牌自動識別是一項利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術(shù)。其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備(監(jiān)測車輛是否進入視野)、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像設(shè)備、識別車牌號碼的處理機(如計算機)等，其軟件包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學(xué)字符識別算法等。

　　一些車牌識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。

　　一個完整的車牌識別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像、車牌識別等幾部分(如圖1所示)。當(dāng)車輛檢測部分檢測到車輛到達(dá)時觸發(fā)圖像單元，當(dāng)前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。

　在運動(光流)場確定之后，去除隨機噪聲及一些過小的運動，認(rèn)為在檢測時段內(nèi)運動向量始終在一定范圍內(nèi)保持一致的那些區(qū)域?qū)儆谝粋€物體，從而可以確定出各運動目標(biāo)(車輛)在各個時刻的運動參數(shù)(速度，方向等).

　　基于車光流場分析進行跟蹤的方法，可以很的計算出運動目標(biāo)的速度，但是這種方法采用迭代的方法·計算時間較長，無法進行實時的跟蹤，并且該方法只考慮利用光流散據(jù)來進行決策，所以受到被估算的光流場精度的限制.這些方法受到噪聲的影響嚴(yán)重·而且·分割所得的運動對象的邊緣精度不夠.在運動不完全的情況下，則會產(chǎn)生分割結(jié)果不完整等問題。

　　另外，由于運動場并不是很可靠，因此通常在物體邊界或紋理不突出區(qū)域產(chǎn)生錯誤，從而會對分割結(jié)果產(chǎn)生明顯的影響，因此，由于各方面的限制，使得基于光流法的運動分割并不適合交通場景下的運動分析。

　　車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達(dá)檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動式、便攜式應(yīng)用的要求。

　　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、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證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(jié)合具備一定的技術(shù)難度。