车牌识别系统的具体实现方法

资 源 简 介

车牌识别系统的具体实现方法

详 情 说 明

车牌识别系统是现代智能交通的重要组成部分，广泛应用于停车场管理、违章监控等领域。其核心实现流程主要分为四个关键阶段：图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。

首先通过图像预处理提升原始图像质量。系统会对摄像头采集的车辆图像进行灰度化、降噪和对比度增强等操作，为后续处理提供清晰的输入源。

车牌定位是关键技术难点，传统方法采用边缘检测结合颜色空间分析（如HSV中的蓝色/黄色通道），现代方案更多依赖深度学习模型（如YOLO）直接检测车牌区域。定位后通过透视变换校正倾斜车牌。

字符分割阶段采用垂直投影法分析像素分布特征，结合连通域分析精确切分单个字符。针对汉字与字母数字的不同宽度特性，需设计自适应阈值算法。

最后的字符识别环节早期使用模板匹配，现在普遍采用OCR技术。传统方法提取字符的HOG或LBP特征输入SVM分类器，主流方案已转向CNN（如LeNet-5改进模型）或CRNN等端到端识别架构。

系统优化需注意光照条件、车牌污损等现实干扰，可通过数据增强提升模型鲁棒性。最新趋势是将定位与识别整合为单一深度学习模型，实现更高效的端到端识别。