车牌识别系统的算法原来及简单介绍

 车牌识别系统技术是一项对静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术，当然对于车辆动态视频也可以进行识别，但是对车辆的动态视频识别原理跟静态图像识别原理是一样，我们都知道视频是有图片的一帧一帧组成的，车牌识别算法也是对车辆的动态视频中抽取十到十五帧，然后通过对比选取其中最清晰的图像进行识别。而车牌识别系统组成一般为摄像设备、地感线圈、识别车牌号码的处理机（如计算机）、车牌识别算法和后台管理计费软件等。

算法的原理
整个车牌识别算法包括两个部分：车牌定位和车牌字符识别，后者还可继续细分为车牌字符的分割、融合以及字符识别。车牌字符识别部分主要是通过设计训练分类器完成。

车牌识别流程
1、车辆检测：识别车辆车型，确定这是一辆汽车而不是只是一个车牌；
2、图像采集和处理：边缘提取，进行灰度矫正对图像进行平滑处理；
3、车牌号码、颜色识别；
3、车牌字符识别；
4、输出结果；
车牌识别产品有五大核心总结
1、拍照全，除了常见的蓝牌、黄牌、警牌外，还包括了农用车牌、新能源车牌（绿牌）、教练车牌、大使馆车牌、还有最新出的应急车牌；
2、识别速度快，达到了毫秒级别，优化了识别算法和车牌定位；
3、车牌宽度低，识别距离远；
4、识别率高，
5、纯C代码编写
移动端车牌识别软件配置要求：操作系统：Android2.3以上、iOS6.0以上
移动端车牌识别软件硬件配置：推荐ARM Cortex-A7以上，1G RAM
移动端车牌识别软件摄像头：支持自动对焦，200万像素以上。
移动端车牌识别软件安装程序占用空间，3Mbytes
车牌识别算法的应用：
占道停车管理：占道停车收费
车辆保险：车险移动勘探
警务通：巡逻执勤，交警执法
智能停车管理：商场、小区停车场收费管理