成都车牌识别系统发展越来越成熟的今天，小编来给大家说一说车牌识别系统的发展旅程。

汽车牌照识别技术属于计算机视觉领域，国内外都运用图像处理技术进行汽车牌照识别的研究，较早出现于80年代，这个阶段的研究并没有形成完整的系统体系，而是就车牌识别的某一个问题进行讨论，并且通常是采用简单的图像处理技术解决。识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的正前方图像，然后交给计算机进行简单处理，并且较终仍需要人一工干预。1988年戴营等利用常见的图像处理技术方法提出汉字识别的分类是在提取汉字特征的基础上进行的。根据汉字的投影直方图(ProjeetionHistogarm)，选取浮动闽值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的较小距离，实现细分类，完成汉字省名的自动识别。

进入90年代，由于计算机视觉的发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。1990年，.ASJhonsno等运用计一算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割(xmag。se脚ent)、特征提取不「I模板构造(FeatureExtraetionandtemplate凡rmation)、字符识别(eharaeterReeo，irion)等三个部分。利Jl]不同闽值(Threshodl)对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的阂值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配(patternMatehing)识别出字符。

近几年来，汽车牌照智能识别的技术发展很快，就其识别基础，主要可分为间接法车辆牌照识别技术研究和直接法两种:间接法是基于IC卡(即无线电频率鉴别(REID))或基于条码的识别。直接法是基于图像的汽车牌照识别。

间接法是指通过识别安装在汽车上的CI卡或条形码中所存储的车牌的信息来识别车牌及相关信息。Cl一卜技术识别准确度高，运行可靠，可以全大候作业，但它整套装置价格昂贵，硬件设备十分复杂，不适用于异地作业;条形码技术具有识别速度快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点，但是对于扫描器要求很高。此外，二者都需妥制定出全国统一的标准，并且无法核对车、一-F/条形码是否相符，也是技术上存在的缺点，这使得在短时间内推广造成困难。

基于图像的车牌识别技术属于直接法，是一种无源型汽车牌照智能识别方法，能够在无任何专用发送车辆信号的车载发射设备情况下，对运动状态车辆或静止状态车辆的车牌号码进行非接触性信息采集并实时智能识别。与间接法识别系统相比，首先，这种系统节省了设备安置及大量资金，从而提高了经济效益;其次，由于采用了先进的计算机应用技术，所以可提高识别速度，较好的解决实时性问题;再次，它是根据图像进行识别，所以通过人的参与可以解决系统中的识别错误，而其它方法是难以与人交互的。

直接法一般有图像处理技术、传统模式识别技术及人工神经网络技术等。

l.图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别问题的研究较早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的正前方图像，然后交给计算机进行简单处理，并且较终仍需要干顶，例如车辆牌照中省份汉字的识别问题，1988年戴营等利用常见的图像处理技术方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动&Jl值，抽取汉字在y方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类，然后根据汉字在x方向的投影直方图，选取适当闺值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的较近距离，进行细分类，完成汉字省名的自动识别。

2.传统模式识别技术:传统模式识别指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别系统化研究。1990年，A.5.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的阂值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。

3.人工神经网络技术:近儿年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FAI琳Y等就成功运用BMA神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，B枷神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着一个BMA矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。BMA神经网络方法的缺点是无法解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。

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