車牌識別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是計算機視頻圖像識別技術在車輛牌照識別中的一種應用。車牌識別在高速公路車輛管理中得到廣泛應用，電子收費(ETC)系統(tǒng)中，也是結合DSRC技術識別車輛身份的主要手段。
 

　　為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：
 

　　1) 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；
 

　　2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；
 

　　3) 牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，zui終組成牌照號碼。
 

　　車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實現(xiàn)，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。
 

　　1) 牌照定位
 

　　自然環(huán)境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判，zui后選定一個*的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。
 

　　2) 牌照字符分割
 

　　完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部zui小值的附近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
 

　　3) 牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇*匹配作為結果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡，由網(wǎng)絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結果。
 

　　實際應用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關。牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、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(huán)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(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)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，使采集到的圖像zui利于識別。