車牌識(shí)別

車牌號(hào)碼識(shí)別簡(jiǎn)稱車牌識(shí)別，也稱作車牌號(hào)識(shí)別或識(shí)別或車輛號(hào)牌識(shí)別，是計(jì)算機(jī)視頻圖像識(shí)別技術(shù)在識(shí)別中的一種應(yīng)用，即從圖像信息中將車牌號(hào)碼提取并識(shí)別出來。車輛號(hào)碼識(shí)別是智能交通系統(tǒng)中一項(xiàng)很重要的技術(shù)，可廣泛應(yīng)用于各類有專屬號(hào)碼的交通工具上，如：汽車、火車、非機(jī)車輛等。  

車輛號(hào)碼識(shí)別已經(jīng)取得了廣泛的應(yīng)用，如電子、卡口、高速公路測(cè)速與收費(fèi)、停車場(chǎng)管理、天控、專車專停管理等，特別是在電子和卡口以及高速公路等領(lǐng)域，基本都已具備了車牌識(shí)別功能。停車場(chǎng)自2012年始在中國(guó)也進(jìn)入了廣泛應(yīng)用階段，截止2013年底預(yù)估已達(dá)到10%的覆蓋率，天控和專車專停的應(yīng)用才剛剛起步。

車牌號(hào)碼識(shí)別的大致原理如下：分為圖像采集、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別四大模塊，再用軟件編程來實(shí)現(xiàn)每一個(gè)部分，后識(shí)別出牌照，輸出車牌號(hào)碼等相關(guān)信息。

車牌識(shí)別的方法大致

目前對(duì)車牌識(shí)別的方法大致可以分為三類，模板匹配，SVM，和深度學(xué)習(xí)的方法，其中，深度學(xué)習(xí)的方法用的更加廣泛，深度學(xué)習(xí)上采用車牌識(shí)別的方法可分為直接檢測(cè)算法和間接檢測(cè)算法。對(duì)于車牌識(shí)別，有著不同的數(shù)據(jù)集，我們需要對(duì)不同公共數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較和說明，然后對(duì)針對(duì)不同的數(shù)據(jù)集，工作站，精度和時(shí)間進(jìn)行比較，這樣才能的衡量算法的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，然后再對(duì)未來研究方向進(jìn)行展望。

車牌識(shí)別特點(diǎn)

方便擴(kuò)展：軟硬件的開放式設(shè)計(jì)，使管理模式和使用模式易于滿足不同場(chǎng)合的特殊需要，并可根據(jù)您的需要進(jìn)行設(shè)置和更改。如車輛類別分類、充電方式、各種車牌車輛的處理等，系統(tǒng)軟件可根據(jù)具體要求方便地進(jìn)行更改。

更完善的后臺(tái)管理：強(qiáng)大的后臺(tái)管理系統(tǒng)可以跟蹤每輛車的進(jìn)出口。使用SQL  Server數(shù)據(jù)庫(kù)，它可以存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并自動(dòng)生成統(tǒng)計(jì)信息和其他相關(guān)報(bào)告。