使用車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)可以非常準(zhǔn)確的檢測(cè)到超速行為。在公路管理過(guò)程當(dāng)中，對(duì)于車(chē)輛管理方面為常見(jiàn)的就是超速違章的處罰。如果單單憑借著交警的眼睛來(lái)捕捉超速畫(huà)面，不僅僅效率低，還會(huì)出現(xiàn)逃跑和遺漏的現(xiàn)象，所以才會(huì)使用車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)這種高科技設(shè)備來(lái)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，可以準(zhǔn)確完美的捕捉超速畫(huà)面。

在市區(qū)道路管理方面，管理車(chē)輛超速比較容易，因?yàn)槿丝诿芏雀?，?chē)輛通常都會(huì)緩慢行駛，交警對(duì)于車(chē)輛超速管理也比較簡(jiǎn)單，但是在高速公路當(dāng)中車(chē)輛非常多，所有的車(chē)輛都是在高速行駛，這種情況下，超速管理就非常復(fù)雜，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)可以大大減輕交通管理的負(fù)擔(dān)，可以的抓捕到車(chē)輛超速的畫(huà)面。 識(shí)別系統(tǒng)一旦抓住車(chē)輛超速，會(huì)將車(chē)輛的信息自動(dòng)上傳到系統(tǒng)當(dāng)中，超清的捕捉畫(huà)面，可以清晰的看到車(chē)輛內(nèi)部的情況，系統(tǒng)將信息直接上傳到交通部，人們?cè)诮涣P單的時(shí)候也知道自己在什么地點(diǎn)，什么情況下超速，超速的限額是多少，所以車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)可以減輕交通管理部門(mén)的工作壓力，大大的提高了工作效率。

對(duì)于高速公路管理方面，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)可以快速準(zhǔn)確的捕捉信息，交通部門(mén)可以在高速公路各個(gè)隱蔽點(diǎn)安裝識(shí)別系統(tǒng)設(shè)備，車(chē)輛在毫無(wú)察覺(jué)的過(guò)程當(dāng)中被捕捉信息，超速是非常不的駕駛行為，要想杜絕這種行為，就一定要隱蔽監(jiān)測(cè)，不給駕駛司機(jī)任何逃脫的機(jī)會(huì)，有利于高速公路的交通管理進(jìn)一步改善。

如今我們?cè)谝恍┢笫聵I(yè)單位、停車(chē)場(chǎng)、學(xué)校、小區(qū)、物流園區(qū)、工廠、公園、工地、社區(qū)等出入口都會(huì)發(fā)現(xiàn)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)及廣告道閘設(shè)備+智能人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)，這一套完整的系統(tǒng)一方面滿足了對(duì)進(jìn)出停車(chē)場(chǎng)的車(chē)輛進(jìn)行識(shí)別，收費(fèi)管理，同時(shí)也在很大程度上方便企業(yè)管理和訪客拜訪，提升用戶體驗(yàn)的同時(shí)也能顯著提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。當(dāng)車(chē)輛駛?cè)胲?chē)牌識(shí)別區(qū)域，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)判斷車(chē)輛是否屬于本單位，并對(duì)非內(nèi)部車(chē)輛收取自動(dòng)計(jì)時(shí)費(fèi)或提示禁止出入等功能，內(nèi)部車(chē)輛提前將車(chē)輛信息輸入系統(tǒng)，進(jìn)出無(wú)需使用人工登記等繁瑣的核驗(yàn)流程，實(shí)現(xiàn)不停車(chē)自動(dòng)抬桿通行，整個(gè)過(guò)程無(wú)需人工干預(yù)，有效避免擁堵，大大提高通行效率。對(duì)外來(lái)車(chē)輛，自動(dòng)識(shí)別車(chē)牌后需通過(guò)門(mén)崗審核確認(rèn)后放行，也可提前在系統(tǒng)中輸入來(lái)訪信息及車(chē)牌號(hào)碼，車(chē)輛通過(guò)識(shí)別區(qū)域?qū)?huì)自動(dòng)放行，并對(duì)其出入信息進(jìn)行自動(dòng)記錄，方便后期進(jìn)行后臺(tái)查詢，智慧出入口自動(dòng)管理控制系統(tǒng)即節(jié)省了人力，又實(shí)現(xiàn)降本增效、提高車(chē)輛及行人的進(jìn)出管理效率。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的軟識(shí)別與硬識(shí)別的十個(gè)優(yōu)勢(shì)對(duì)比：

1.分析識(shí)別模式：

硬識(shí)別系統(tǒng)：利用視頻流分析識(shí)別對(duì)監(jiān)控范圍內(nèi)的視頻流進(jìn)行全天候?qū)崟r(shí)分析；

軟識(shí)別系統(tǒng)：圖片分析識(shí)別，對(duì)到達(dá)指定范圍的車(chē)輛進(jìn)行拍照，并對(duì)照片進(jìn)行分析；當(dāng)車(chē)輛定位不好時(shí)，識(shí)別容易出錯(cuò)。

2.觸發(fā)識(shí)別方法：

硬識(shí)別系統(tǒng)：不增加探測(cè)設(shè)備，不破壞地面，不增加項(xiàng)目，可選擇地感和視頻觸發(fā)，24小時(shí)采集圖像。

軟識(shí)別系統(tǒng)：地感、紅外等周邊車(chē)輛檢測(cè)設(shè)備觸發(fā)；需要一定的工程。

3.智能算法模型

硬識(shí)別系統(tǒng)：采用智能模糊點(diǎn)陣識(shí)別算法，準(zhǔn)確率更高，識(shí)別率99.70%以上。幾乎不需要人工干預(yù)。

軟識(shí)別系統(tǒng)：OCR/字體拓?fù)渥R(shí)別算法會(huì)頻繁誤識(shí)別，準(zhǔn)確率低于90%。您需要連續(xù)輸入正確的號(hào)碼牌。

4.可靠性和穩(wěn)定性：

硬識(shí)別系統(tǒng)：專用識(shí)別裝置采用TI的高速DSP和雙CPU控制，確保系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。軟識(shí)別系統(tǒng)：軟件識(shí)別，容易發(fā)生頻繁死機(jī)等。電腦需要重啟，導(dǎo)致間歇性系統(tǒng)癱瘓。

5.識(shí)別速度：

硬識(shí)別系統(tǒng)：車(chē)輛車(chē)牌識(shí)別速度小于0.4秒，完全滿足車(chē)流量大時(shí)的通行需求；

軟識(shí)別系統(tǒng)：車(chē)輛車(chē)牌識(shí)別的速度大于3秒，甚至更長(zhǎng)，速度快得讓人無(wú)法忍受。

6.車(chē)速適應(yīng)性：

硬識(shí)別系統(tǒng)：在0-120km/h范圍內(nèi)，車(chē)輛的速度可以穩(wěn)定快速識(shí)別；適用范圍廣，高速使用此類設(shè)備。

軟識(shí)別系統(tǒng)：車(chē)速大于40km/h時(shí)，識(shí)別率急劇下降?，F(xiàn)在引入停車(chē)場(chǎng)系統(tǒng)，需要進(jìn)一步完善。

7.環(huán)境適應(yīng)性

硬識(shí)別系統(tǒng)：在夜間、陰天、雨天等各種光照條件下都能正常工作。

軟識(shí)別系統(tǒng)：在上述條件下，即使在的不同時(shí)間，識(shí)別準(zhǔn)確率也是起伏很大。

8.兼容能力

硬識(shí)別系統(tǒng)：無(wú)需支持工業(yè)IO卡?？刂葡到y(tǒng)(PLC)可以直接兼容各種類型的IC、ID、紙質(zhì)車(chē)票等各種類型的停車(chē)場(chǎng)。識(shí)別，自動(dòng)打印車(chē)牌號(hào)等功能。

軟識(shí)別系統(tǒng)：車(chē)輛檢測(cè)、閘機(jī)切換等動(dòng)作依賴IO卡，停車(chē)場(chǎng)系統(tǒng)只有軟件嵌入，硬件沒(méi)有連接。工程量大，線多，穩(wěn)定性差。

9.攝像機(jī)的共性

硬識(shí)別系統(tǒng)：系統(tǒng)可以和監(jiān)控系統(tǒng)共享攝像頭，對(duì)系統(tǒng)沒(méi)有影響。

軟識(shí)別系統(tǒng)：不可用，否則會(huì)嚴(yán)重影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性和識(shí)別率。

10.輸出信號(hào)

硬識(shí)別系統(tǒng)：該系統(tǒng)可實(shí)時(shí)輸出車(chē)輛大圖、號(hào)牌、信號(hào)識(shí)別號(hào)、號(hào)牌顏色及識(shí)別可信度、車(chē)流量、場(chǎng)地停車(chē)量等數(shù)據(jù)。具有車(chē)輛進(jìn)出靜態(tài)圖片查詢功能，出入口空間引導(dǎo)系統(tǒng)等。

軟識(shí)別系統(tǒng)：沒(méi)有輸出接口，基本用于自己的系統(tǒng)，無(wú)法進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的工作過(guò)程，講述過(guò)程中我們盡量不使用專業(yè)術(shù)語(yǔ)，以求讓大家能夠更容易理解，我們總結(jié)了八個(gè)點(diǎn)方便大家來(lái)清楚的了解：

1、車(chē)輛識(shí)別

當(dāng)然，在拍照之前，有必要確定車(chē)輛確實(shí)進(jìn)入了攝像機(jī)的焦距位置，而車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)將收集車(chē)輛的圖像。因此，識(shí)別車(chē)輛是車(chē)牌識(shí)別的步。那么，如何識(shí)別車(chē)輛呢？

有很多方法，其中紅外法是常用的方法。因?yàn)橄鄼C(jī)和系統(tǒng)被動(dòng)地收集數(shù)據(jù)，所以它不知道什么時(shí)候拍照。當(dāng)車(chē)輛進(jìn)入拍攝區(qū)域時(shí)，紅外線將被車(chē)輛阻擋。此時(shí)，相機(jī)和系統(tǒng)將拍攝車(chē)輛的照片，以便后續(xù)的車(chē)牌識(shí)別。當(dāng)然，這種簡(jiǎn)單的紅外檢測(cè)是否有車(chē)輛進(jìn)入，人或其他物體阻擋紅外線，也會(huì)導(dǎo)致拍照。

帶紅外探測(cè)的攝像頭

幸運(yùn)的是，為了檢測(cè)車(chē)輛是否進(jìn)入范圍或其他異物，將根據(jù)車(chē)輛的寬度設(shè)置紅外設(shè)備。多條紅外線被堵塞，寬度與車(chē)輛一致，這將導(dǎo)致拍照。

第二種方法是軟件識(shí)別，相機(jī)不斷拍照，交給系統(tǒng)判斷。這個(gè)原則很簡(jiǎn)單，因?yàn)楫?dāng)沒(méi)有車(chē)輛時(shí)，照片是固定的。白天，晚上，雨，陰天等等。有了基本的地圖，你可以區(qū)分是否有車(chē)輛進(jìn)入地圖。

有人說(shuō)這樣的容錯(cuò)率太低，容易出錯(cuò)。是的，這真的很容易出錯(cuò)，所以軟件了更深入的技術(shù)：車(chē)輛輪廓識(shí)別。車(chē)輛輪廓識(shí)別的輪廓識(shí)別原理與車(chē)牌識(shí)別的輪廓識(shí)別原理相同。請(qǐng)參考以下車(chē)牌輪廓識(shí)別部分。

2、拍照

這一步很容易理解，為進(jìn)入有效焦距范圍的車(chē)輛拍照。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的軟件端將根據(jù)車(chē)輛進(jìn)入的視頻截取圖片或直接拍照。獲取照片后，提供給識(shí)別系統(tǒng)備用。

3、圖片初級(jí)處理——灰度化、二值化

眾所周知，灰色是白色和黑色之間的顏色，灰色的深度是不同的，所以白色和黑色之間有很多灰色。一旦有更多的顏色，電腦就會(huì)眼花繚亂。因此，簡(jiǎn)單地將圖片轉(zhuǎn)換為二級(jí)。什么是二級(jí)？也就是說(shuō)，圖片只有黑色和白色，也就是說(shuō)，只有兩個(gè)顏色值。顧名思義，將圖片變成黑白的過(guò)程是二級(jí)的。另一個(gè)生動(dòng)的比喻是熊貓！在計(jì)算機(jī)RGB顏色空間中，白色為255，黑色為0，其他顏色在0-255之間。

灰度化和二值化后的車(chē)輛圖片

有人問(wèn)，紅色是白色還是黑色？黃色是白色還是黑色？不要問(wèn)，在二值化的過(guò)程中，我們會(huì)根據(jù)設(shè)定的值來(lái)判斷圖片中的每個(gè)像素，比如160以上的白色，160以下的黑色。

4、圖片降噪

什么是降噪？就像你在說(shuō)話一樣。你旁邊的一直在吱吱作響。此時(shí)，當(dāng)你與鄰居交談時(shí)，你應(yīng)該注意區(qū)分電鋸噪音或鄰居所說(shuō)的話。

二值化圖片降噪

同樣，在圖片二值化之后，照片中可能有紅色、橙色、黃色、綠色、靛藍(lán)和紫色。如果你有一兩個(gè)值，不同的顏色深度自然會(huì)出現(xiàn)黑白斑點(diǎn)。因此，我們應(yīng)該根據(jù)這些斑點(diǎn)的顏色偏差和數(shù)量來(lái)決定是否給它們反色。也就是說(shuō)，白色變成黑色，黑色變成白色。

5、圖形檢索，定位車(chē)牌

在這一步的圖像處理中，重點(diǎn)是車(chē)牌檢索。使用大腦的朋友可能已經(jīng)意識(shí)到車(chē)牌是一個(gè)常規(guī)的矩形。我們只需要在兩值之后在圖片中找到矩形。問(wèn)題是，你在尋找矩形。問(wèn)題是一些車(chē)輛的熱窗是矩形的。那些喜歡動(dòng)腦筋的人已經(jīng)注意到，車(chē)牌的長(zhǎng)寬比不同于車(chē)身其他部位的形狀和長(zhǎng)寬比。

如果我們掌握了上述基本知識(shí)，我們將更接近找到車(chē)牌。計(jì)算機(jī)從左到右、從上到下掃描整個(gè)二級(jí)圖像，并記錄所有顏色從黑色到白色或從白色到黑色的像素。然后根據(jù)這些像素計(jì)算哪個(gè)區(qū)域是矩形并符合車(chē)牌比例。從原圖截取車(chē)牌

如何判斷它是否是車(chē)牌？這很簡(jiǎn)單。掃描該區(qū)域的另一波。因?yàn)檫@是一張二元圖片，如果有車(chē)牌號(hào)，就會(huì)有黑白變化，尤其是垂直方向。這樣，我們可以縮小范圍，快速找到車(chē)牌。

6、車(chē)牌字符切割

在后一步中，我們成功地找到了車(chē)牌，并將其從原始圖片（而不是二值圖片）中截取出來(lái)。在上一步中，對(duì)截取的車(chē)牌圖片進(jìn)行灰度、二值和降噪處理，尤其是邊緣降噪。如果降噪后干擾噪聲仍然相對(duì)較大，可以使用腐蝕和膨脹算法來(lái)模糊噪聲。

如果降噪后的車(chē)牌圖片有傾斜現(xiàn)象，就需要對(duì)圖片做錯(cuò)切變換（就是傾斜角度調(diào)整）。我們知道，有些車(chē)牌是上下結(jié)構(gòu)的，這很容易通過(guò)對(duì)二值化的圖片做像素掃描來(lái)檢測(cè)上下兩部分是否中間不粘連，如果不粘連，那就是上下結(jié)構(gòu)車(chē)牌。如果不是上下結(jié)構(gòu)，那就是單行結(jié)構(gòu)的新車(chē)牌。二值化后的車(chē)牌(省別模糊處理了)

接下來(lái)，我們根據(jù)每個(gè)字符的寬度對(duì)掃描的二值車(chē)牌進(jìn)行縱向切割。這很容易理解，因?yàn)檐?chē)牌圖像是二等的，所以車(chē)牌字符要么是白色的，要么是黑色的，要么是白色的，很容易得到字符的高度和寬度。切割是基于此，將車(chē)牌的所有字符切割成單個(gè)字符。

車(chē)牌字符切割后，調(diào)整為與車(chē)牌字符模板庫(kù)大小近似且寬度小于模板庫(kù)字符大小的圖片。

7、準(zhǔn)備好車(chē)牌字符模板庫(kù)

車(chē)牌字符模板庫(kù)可以事先用PS或者其他軟件AI、CorlDraw等制作好，網(wǎng)絡(luò)上有車(chē)牌字體下載。車(chē)牌字符庫(kù)

也可以通過(guò)不斷拍照車(chē)輛獲取，這個(gè)過(guò)程就是機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程。目的就是獲得車(chē)牌省別、軍、警、學(xué)、使領(lǐng)館等的漢字，26個(gè)英文大寫(xiě)字母，和0-9的10個(gè)數(shù)字。

8、車(chē)牌文字識(shí)別

接下來(lái)，將被切割的圖片存入一個(gè)數(shù)組A內(nèi)，將模板庫(kù)的圖片存入一個(gè)數(shù)組B。將兩列數(shù)組逐個(gè)比對(duì)，找出相似度的模板圖片，并把它們記錄在一個(gè)新的數(shù)組C內(nèi)。當(dāng)然，我們有意地過(guò)濾了車(chē)牌中的圓點(diǎn)。