系統簡介
車牌識別系統車牌識別技術(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能夠檢測到受監控路面的車輛並自動提取車輛牌照信息（含漢字字元、英文字母、阿拉伯數字及號牌顏色）進行處理的技術。車牌識別是現代智慧型交通系統中的重要組成部分之一，套用十分廣泛。它以數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車唯一的車牌號碼，從而完成識別過程。通過一些後續處理手段可以實現停車場收費管理，交通流量控制指標測量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動化監管、闖紅燈電子警察、公路收費站等等功能。對於維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現交通自動化管理有著現實的意義。
隨著社會經濟的發展、汽車數量急劇增加，對交通控制、安全管理、收費管理的要求也日益提高，運用電子信息技術實現安全、高效的智慧型交通成為交通管理的主要發展方向。汽車牌照號碼是車輛的唯一“身份”標識，牌照自動識別技術可以在汽車不作任何改動的情況下實現汽車“身份”的自動登記及驗證，這項技術已經套用於公路收費、停車管理、交通誘導、交通執法、公路稽查、車輛調度、車輛檢測等各種場合。
套用方式
監測報警
車牌識別系統對於納入“黑名單”的車輛，例如：被通緝或掛失的車輛、欠交費車輛、未年檢車輛、肇事逃逸及違章車輛等，只需將其車牌號碼輸入到套用系統中，車牌識別設備安裝於指定的路口、卡口或由執法人員隨時攜帶按需要放置，系統將識讀所有通過車輛的牌照號碼並與系統中的“黑名單”比對，一旦發現指定車輛立刻發出報警信息。系統可以全天不間斷工作、不會疲勞、錯誤率極低；可以適應高速行駛的車輛；可以在車輛行使過程中完成任務不影響正常交通；整個監視過程中司機也不會覺察、保密性高。套用這種系統將極大地提高執法效率。
超速違章處罰
車牌識別技術結合測速設備可以用於車輛超速違章處罰，一般用於高速公路。具體套用是：在路上設定測速監測點，抓拍超速的車輛並識別車牌號碼，將違章車輛的牌照號碼及圖片發往各出口；在各出口設定處罰點，用車牌識別設備識別通過車輛並將號碼與已經收到的超速車輛的號碼比對，一旦號碼相同即啟動警示設備通知執法人員處理。與傳統的超速監測方式相比，這種套用可以節省警力，降低執法人員的工作強度，而且安全、高效、隱蔽，司機需時刻提醒自己不能超速，極大地減少了因超速引發的事故。
車輛出入管理
將車牌識別設備安裝於出入口，記錄車輛的牌照號碼、出入時間，並與自動門、欄桿機的控制設備結合，實現車輛的自動管理。套用於停車場可以實現自動計時收費，也可以自動計算可用車位數量並給出提示，實現停車收費自動管理節省人力、提高效率。套用於智慧型小區可以自動判別駛入車輛是否屬於本小區，對非內部車輛實現自動計時收費。在一些單位這種套用還可以同車輛調度系統相結合，自動地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況。
自動放行
車牌識別系統將指定的牌照信息輸入系統，系統自動地識讀經過車輛的牌照並查詢內部資料庫。對於需要自動放行的車輛系統驅動電子門或欄桿機讓其通過，對於其它車輛系統會給出警示，由值勤人員處理。可用於特殊單位（如軍事管理區、保密單位、重點保護單位等）、路橋收費卡口、高級住宅區等。
高速公路收費管理
在高速路的各個出入口安裝車牌識別設備，車輛駛入時識別車輛牌照將入口資料存入收費系統，車輛到達出口時再次識別其牌照並根據牌照信息調用入口資料，結合出入口資料實現收費管理。這種套用可以實現自動計費並可防止作弊，避免了應收款的流失。
目前，高速公路已開始實施聯網收費，隨著聯網範圍的擴大，不同車型的收費差額也越來越高，司機利用現有收費系統的漏洞通過中途換卡進行逃費的問題將越來越突出，利用車牌識別技術是解決此類問題的根本方法。
計算車輛旅行時間
在交通管理系統中可以將車輛在某條道路的平均旅行時間作為判斷該道路擁堵狀況的一個參數。安裝車牌識別設備於道路的起止點，識讀所有通過車輛並將牌照號碼傳回交通指揮中心，指揮中心的管理系統根據這些結果就可計算出車輛平均旅行時間。
牌照號碼自動登記
車牌識別系統交通監管部門每天都要處理大量的違章車輛圖片，一般由人工辨識車牌號碼再輸入管理系統，這種方式工作量大、容易疲勞誤判。採用自動識別可以減少工作強度能夠大幅度提高處理速度和效率。這種功能可用於電子警察系統、道路監控系統等。
車牌識別停車場管理系統將攝像機在入口拍攝的車輛車牌號碼圖象自動識別並轉換成數位訊號。做到一卡一車，車牌識別的優勢在於可以把卡和車對應起來，使管理提高一個檔次，卡和車的對應的優點在於長租卡須和車配合使用，杜絕一卡多車使用的漏洞，提高物業管理的效益；同時自動比對進出車輛，防止偷盜事件的發生。升級後的攝像系統可以採集更清晰的圖片，作為檔案保存，可以為一些糾紛提供有力的證據。 方便了管理人員在車輛出場時進行比對，大大增強了系統的安全性。
汽車牌照自動識別技術是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。通過對圖像的採集和處理，完成車牌自動識別功能，能從一幅圖像中自動提取車牌圖像，自動分割字符，進而對字元進行識別.其硬體基礎一般包括觸發設備(監測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像採集設備、識別車牌號碼的處理機(如計算機)等，其軟體核心包括車牌定位算法、車牌字元分割算法和光學字元識別算法等。 某些牌照識別系統還具有通過視頻圖像判斷車輛駛入視野的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的牌照識別系統應包括車輛檢測、圖像採集、牌照識別等幾部分 。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像採集單元，採集當前的視頻圖像。牌照識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字元分割出來進行識別，然後組成牌照號碼輸出。
識別原理
識別流程
車牌識別流程示意圖牌照自動識別是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。其硬體基礎一般包括觸發設備（監測車輛是否進入視野）、攝像設備、照明設備、圖像採集設備、識別車牌號碼的處理機（如計算機）等，其軟體核心包括車牌定位算法、車牌字元分割算法和光學字元識別算法等。某些車牌識別系統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應包括車輛檢測、圖像採集、車牌識別等幾部分。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像採集單元，採集當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字元分割出來進行識別，然後組成牌照號碼輸出。
車輛檢測
車牌識別儀套用示意圖車輛檢測可以採用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、視頻檢測等多種方式。採用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發位置、節省開支，而且更適合移動式、攜帶型套用的要求。
系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度並採用優秀的算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像採集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利於識別的位置開始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度。
號碼識別
為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：
1) 牌照定位，定點陣圖片中的牌照位置；
2) 牌照字元分割，把牌照中的字元分割出來；
3) 牌照字元識別，把分割好的字元進行識別，最終組成牌照號碼。
車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。
1) 牌照定位
自然環境下，汽車圖像背景複雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對採集到的視頻圖像進行大範圍相關搜尋，找到符合汽車牌照特徵的若干區域作為候選區，然後對這些侯選區域做進一步分析、評判，最後選定一個最佳的區域作為牌照區域，並將其從圖象中分離出來。
2) 牌照字元分割
完成牌照區域的定位後，再將牌照區域分割成單個字元，然後進行識別。字元分割一般採用垂直投影法。由於字元在垂直方向上的投影必然在字元間或字元內的間隙處取得局部最小值的附近，並且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字元、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對複雜環境下的汽車圖像中的字元分割有較好的效果。
3) 牌照字元識別
字元識別方法目前主要有基於模板匹配算法和基於人工神經網路算法。基於模板匹配算法首先將分割後的字元二值化並將其尺寸大小縮放為字元資料庫中模板的大小，然後與所有的模板進行匹配，選擇最佳匹配作為結果。基於人工神經網路的算法有兩種：一種是先對字元進行特徵提取，然後用所獲得特徵來訓練神經網路分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網路，由網路自動實現特徵提取直至識別出結果。
實際套用中，車牌識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生鏽、污損、油漆剝落、字型褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使採集到的圖像最利於識別。
技術路線
採用計算機視覺技術識別車牌的流程通常都包括車輛圖像採集，車牌定位，字元分割，光學字元識別，輸出識別結果5個步驟。車輛圖像的採集方式決定了車牌識別的技術路線。目前國際ITS通行的兩條主流技術路線是自然光和紅外光圖像採集識別。自然光和紅外光不會對人體產生不良的心理影響，也不會對環境產生新的電子污染，屬於綠色環保技術。
自然光路線是指白天利用自然光線，夜間採用輔助照明光源，用彩色攝像機採集車輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識別車牌。自然光真彩色識別技術路線，與人眼感光習慣一致，並且，真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環境真實的圖像信息，不僅可以用來識別車牌照，而且可以用來識別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特徵。用一個攝像機採集的圖像，同時實現所有前端基本視頻信息採集、識別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來的智慧型交通系統工程預留接口。
紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學特性，用紅外攝像機採集車輛灰度圖像，由於紅外特性，車輛圖像上幾乎只能看見車牌，然後用黑白圖像處理方法識別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。因紅外光是不可見光，它不會對駕駛員產生視覺影響。另外，紅外照明裝置提供的是不變的光，所抓拍的圖像都是一樣的，不論是在一天中最明亮的時候，還是在一天中最暗的時候。唯一的例外是在白天，有時會看到一些牌照周圍的細節，這是因為晴朗天氣時太陽光的外光波的影響。採用紅外燈的缺點就是所捕獲的車牌照圖像不是彩色的，不能獲取整車圖像，並且嚴重依賴車牌反光材料。
技術指標
車牌識別系統從技術上評價一個車牌識別系統，有三個指標，即識別率、識別速度和後台管理系統。當然，前提是系統要能夠穩定可靠的運行。
識別率
一個車牌識別系統是否實用，最重要的指標是識別率。國際交通技術作過專門的識別率指標論述，要求是24小時全天候全牌正確識別率85%～95%。
為了測試一個車牌識別系統識別率，需要將該系統安裝在一個實際套用環境中，全天候運行24小時以上，採集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別，並且需要將車輛牌照圖像和識別結果存儲下來，以便調取查看。然後，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。之後便可以統計出以下識別率：
1、自然交通流量的識別率=全牌正確識別總數/實際通過的車輛總數
2、可識別車牌照的百分率=人工正確讀取的車牌照總數/實際通過的車輛總數
3、可識別全牌正確識別率=全牌正確識別的車牌照總數/人工讀取的車牌照總數這三個指標決定了車牌識別系統的識別率，諸如可信度、誤識率等都是車牌識別過程中的中間結果。
識別速度
識別速度決定了一個車牌識別系統是否能夠滿足實時實際套用的要求。一個識別率很高的系統，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結果，那么這個系統就會因為滿足不了實際套用中的實時要求而毫無實用意義。例如，在高速公路收費中車牌識別套用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類套用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。
國際交通技術提出的識別速度是1秒以內，越快越好。
後台管理
一個車牌識別系統的後台管理體系，決定了這個車牌識別系統是否好用。必須清楚地認識到重要的一點是識別率達到100%是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。後台管理體系的功能應該包括：
1、識別結果和車輛圖像數據的可靠存儲，當多功能的系統操作使得網路出差錯時能保護圖像數據不會丟失，同時便於事後人工排查；
2、有效的自動比對和查詢技術，被識別的車牌照號碼要同資料庫中成千上萬的車牌號碼自動比對和提示報警，如果車牌照號碼沒有被正確讀取時就要採用模糊查詢技術才能得出相對“最佳”的比對結果；
3、一個好的車牌識別系統對於聯網運行，還需要提供實時通信、網路安全、遠程維護、動態數據互動、資料庫自動更新、硬體參數設定、系統故障診斷。
套用優勢
車牌識別系統在停車場中能夠起到很大的作用，有助於推動停車場收入，特別是對丁一些機動型用戶來說，能夠隨時釋放山停車位，加大停車的梳動量。基丁停車場的車牌識別系統是一個基於視頻監控和門禁系統合二為一的平台。該平台不僅允許終端用戶查看視頻信息，也可以讓他們拉制攝像頭，讓系統抓拍到車牌信息後方可進入停車，停車費用明細可Web訪問獲取信息。
此外，車牌識別系統還是一個非常注重環保的管理系統，無紙票、無卡片，純粹使用車牌識別，人力和設備成本都大大減少了。無票停車系統提供了一個完整的友好的用戶體驗方式，不再使用停車票據，也避免了出入口交通阻塞的可能。這種商業模式正在由解決方案提供商向大中型停車場所提供。停車場管理人員可實行外聘制，所需繳納的管理費技照收入的百分比進行交換。一旦車牌自動識別停車場管理系統能夠普及，成本將不會是壓力。
系統特點
1.實現對視頻圖像的逐幀處理，視頻流觸發，不用埋設地感線圈、避免破壞路面。
2.基於DSP及ARM高速硬體識別系統提高了識別的速度和準確性。
3.適應複雜的氣候及光照條件，如陰天、雨天、晚上仍可保證高識別率。
4.極高的處理能力，對車輛行進過程中所有圖像都進行識別和處理，不依賴於單張圖片。
5.脫機識別固定車牌，傳送開閘指令，固定車牌存儲容量50萬個（可擴展）
6.可識別的最小號牌寬度為45個像素，堅控與識別攝像機可以共用。
7.內置8GSD卡，脫機存儲識別信息，軟體可線上提取。
8.軟體自動偵測，發生在線上脫機變化時，會自動調整運行。
主要功能
1.支持圖片抓拍及編碼，支持圖片水印加密，防止圖片篡改。
2.用戶可自行設定抓拍的上限速度和抓拍間隔時間。
3.抓拍的圖片可自動紀錄車輛的時間、地點、車速、限速、車道號、圖片序號等信息。
4.在單攝像機多車道抓拍的情況下，在最小的抓拍間隔內若產生多個不同性質的觸發抓拍信號，
5.攝像機在實現圖片抓拍功能的同時能將多個觸發抓拍信號在圖片信息上進行標記。
6.支持外設的控制功能，對每種外設的控制協定及連線接口可自由設定。
7.可接閃光燈、頻閃器、車檢器、信號檢測器、雷達等觸發設備。
選購準則
重視穩定度
穩定度的定義是：在一個既定的車速範圍內，不會讓必須達到的準確度，因外在環境影響而產生過大的誤差。
例如一個車牌系統在白天有90%以上的準確度，到了傍晚就降到80%，夜間又降到70%，這種不穩定的系統，比起全天候平均擁有70%準確度的車牌辨識系統更難於整合。因為使用者會認為，既然白天的辨識率有90%，那全天候的準確率都要達到90%才合理，這樣的規格還不包括奇怪的環境干擾(暴雨襲擊、冰雹、濃霧區段等)，與架設環境限制(高度限制、風大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。
確實實測
用戶在採購車牌辨識系統時，不妨要求實地測試，而且測試時間最好超過兩個禮拜，比較能判斷辨識結果是否“言過其實”。因為台灣是一個多變的環境，兩個禮拜應該可以對於場域可能影響辨識率的情形，大約掌握了八成，如果只是測一天、甚至幾個小時，是無法了解的。
另外，車牌辨識既然是“系統”，當中軟硬體架構的好壞，當然會影響“呈現的結果”。至於什麼樣的軟體跟硬體，適合什麼樣的環境，這就必須因環境而異，因為不同的套用環境，對於辨識率的要求未必相同，而這就必須靠經驗累積。
儘管市場上有林林總總的車牌辨識系統，用對產品與架構，可以省去很多的冤枉錢跟時間，但更重要的是，工程商與系統整合商需要多方配合及了解，而不是一味的只看重某廠牌比較好、比較便宜，凡事貨比三家不吃虧。
此外，車牌辨識系統能否發揮最大效用，除了軟體技術之外，與攝影機及現場施工能力，也有很大的關係。使用者可要求廠商至現場勘查後，提出建置規劃方案，先評估應該架設的地點、攝影機架設角度、是否需要架設輔助光源等，再提出報價，藉由這些動作，除了得以事先評估業者的能力，用戶本身也可以達到產品學習及教育訓練，日後管理時，會更清楚知道該產品的使用限制及相關因應措施。
套用地區
高科技投入使用唐山交管系統，唐山玉田交警指揮控制中心啟用車輛號牌識別系統，並與資料庫中的黑名單比對，對黑名單中的違法車輛發出警報，提醒交警攔截車輛。
在日常錄入違法號牌信息中發現車輛號牌信息與系統顯示的車牌信息不符時，民警通過核查車輛信息後，把有違反交通法規的車輛信息錄入指揮中心的黑名單報警系統。此車在轄區內行駛時，號牌會被系統自動識別報警。
車牌自動識別系統的使用，不僅讓違法交通法規的車輛無處躲藏，還大大提高了民警的規範性和執法效率，也為進一步開展道路交通管理工作打下了良好的基礎。
