车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。

车牌识别系统是现代化停车场管理系统的主要设备，在停车场运作中起着关键性的作用，因此车牌识别系统的功能需要完善、全面、智能、与时俱进。车牌识别系统的主要用途就是识别车牌，此外，如今的车牌识别系统还拥有控制道闸升降、高清拍摄、计费缴费、监控车辆、记录车辆信息，并且支持软件管理、语音播报、云端运维、电子支付等功能，同时车牌识别系统的识别率已达到99.5%以上。

车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。

车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆(如月卡车、内部免费通行车辆)，建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。

1.无人值守车牌识别系统，是目前市场应用广泛和备受好评的停车场管理系统。可以自动快速的识别出入口的车辆牌照，并通过控制道闸自动升降放行，同步实时上传到云平台。即便出现雷雨天气或断网的情况，该系统仍然能正常识别和运行。无人值守车牌识别系统同时集成视频监控功能，搭配400万高像素摄像头实时记录车辆进出和停车情况。该种车牌识别系统还适用商场购物或消费抵扣模式，根据买东西、用餐或其他消费，可以抵扣一定时间或全部的停车费用。

2.取卡刷卡停车场管理系统，通常用于地下停车场，当车辆进入停车场时，经过管理人员开卡或人工服务票箱取卡后，此时道闸将打开放行，这种管理系统能够精确管理每一辆进入停车场的车辆，同时可适用于多种多样的自定义缴费标准，给车主提供更多的缴费方案。当然该模式相比无人值守系统的缺点也十分明显，就是运作人工成本较高以及效率较低，因此取卡刷卡模式常见于传统的停车场系统，如今逐步被车牌识别系统电子支付模式取代。

3.手机蓝牙读卡管理系统，主要用于车辆的安全管理，在停车场管理系统中也应用较多。该系统能在十多米以外的距离就能读取到车辆的相关信息，然后通过智能道闸自动放行，缴费方式也比较简单，令车辆高效进出。蓝牙读卡模式常用于小区的停车场管理系统中，有助于小区车辆管理的安全性和快捷性的有效保障。

4. ETC无感支付系统，这是常见于高速收费站的车辆出入管理系统。由于高速收费站一般都有大量的车辆出入，因此不论是车牌识别系统还是道闸都要高效和稳定，才能不引起堵塞。因此如今的高速收费站基本都加入了ETC收费通道，即通过特制的模块识别车内搭配的ETC卡片，再配合车牌识别和道闸，自动快速的识别车辆、记录费用、收取费用以及抬杆放行，相比传统的发卡式人工通道，不论是安全性还是快捷性都大大提升。[2]

1.车辆进出安全快捷：通过车牌识别系统道闸一体机进行快速的车牌识别，车主进出无障碍通行，避免了停车取卡取票以及雨雪天气带来的种种不便，杜绝了因停车取卡过程车辆溜车、熄火带来的安全隐患。

2.缴费快速多样化：除出口收费外，系统还提供多种自助缴费终端、微信收费、商家代缴、手持终端收费等多种缴费方式，进一步方便车主，提高出口通行效率。

3.停车场通行效率高：车牌识别系统道闸一体机能使入口最高通行效率可达20部车/分钟，结合自助缴费终端，出口亦可达到与入口一样的通行效率，避免停车场内外车辆排队拥堵。

4.避免收费漏洞风险：有了车牌识别系统道闸一体机后，系统不以IC卡为收费介质，能够有效制止换卡、一卡多用等停车场普遍存在的逃费手段。同时，系统具备严密的收费解缴、收费稽核管理体系，能最大程度的避免各种人为原因导致的收费漏洞，保证停车费的足额，如实收取。

5.减少使用维护成本：采用车牌识别系统道闸一体机方式，可以显著降低营运成本，节约人力资源支出。每年节省的发卡员费用将十分可观，还避免了大量不可预测的安全隐患。同时还有效提高服务质量，减轻管理工作量。

6.节能减排、低碳环保：通过车牌识别一体机的快速车牌识别，车辆进出无需频繁刹车起步，减少碳排放量和车辆的损耗，降低PM2.5，共同创造绿色中国。[1]

1.监控监测：车牌识别系统对于纳入“黑名单”的车辆，例如:被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等，只需将其车牌号码输入到应用系统中，车牌识别设备安装于指定的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对，一旦发现指定车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低，应用这种系统将极大地提高执法效率。

2.违章监测：车牌识别系统结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚，一般用于高速公路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍超速的车辆并识别车牌号码，将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低执法人员的工作强度，而且安全、高效、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能超速，极大地减少了因超速引发的事故。

3.停车场管理：将车牌识别系统安装于出入口，记录车辆的牌照号码、出入时间，并与自动门、栏杆机的控制设备结合，实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理节省人力、提高效率。

4.自动通过：车牌识别系统将指定的牌照信息输入系统，系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过，对于其它车辆系统会给出警示，由值勤人员处理。可用于特殊单位(如军事管理区、保密单位、重点保护单位等)、路桥收费卡口、高级住宅区等。

5.高速公路缴费管理：在高速路的各个出入口安装车牌识别系统，车辆驶入时识别车辆牌照将入口资料存入收费系统，车辆到达出口时再次识别其牌照并根据牌照信息调用入口资料，结合出入口资料实现收费管理。这种应用可以实现自动计费并可防止作弊，避免了应收款的流失。

6.车牌号码自动登记：交通监管部门每天都要处理大量的违章车辆图片，一般由人工辨识车牌号码再输入管理系统，这种方式工作量大、容易疲劳误判。采用车牌识别系统可以减少工作强度能够大幅度提高处理速度和效率。这种功能可用于电子警察系统、道路监控系统等。

1、图像采集

根据车辆检测方式的不同，图像采集一般分为两种，一种是静态模式下的图像采集，通过车辆触发地感线圈、红外或雷达等装置，给相机一个触发信号，相机在接收到触发信号后会抓拍一张图像，该方法的优点是触发率高，性能稳定，缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大；另一种是视频模式下的图像采集，外部不需要任何触发信号，相机会实时地记录视频流图像，该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低一些。北京中全清茂科技发展有限公司经过严格的算法优化，这两种图像采集模式的识别率和稳定性都位居。

2、预处理

由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响，所以在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理，以保证得到车牌最清晰的图像。一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论，实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等，并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等；增强对比度的方法有对比度线性拉伸、直方图均衡和同态滤波器等；图像缩放的主要方法有最近邻插值法、双线性插值法和立方卷积插值等。

3、车牌定位

从整个图像中准确地检测出车牌区域，是车牌识别过程的一个重要步骤，如果定位失败或定位不完整，会直接导致最终识别失败。由于复杂的图像背景，且要考虑不清晰车牌的定位，所以很容易把栅栏，广告牌等噪声当成车牌，所以如何排除这些伪车牌也是车牌定位的一个难点。为了提高定位的准确率和提高识别速度，一般的车牌识别系统都会设计一个外部接口，让用户自己根据现场环境设置不同的识别区域。北京中全清茂科技发展有限公司车牌识别系统针对一些复杂背景(例如绿化带、井盖)的现场，可以进行设定识别区域的操作。

4、车牌校正

由于受拍摄角度、镜头等因素的影响，图像中的车牌存在水平倾斜、垂直倾斜或梯形畸变等变形，这给后续的识别处理带来了困难。如果在定位到车牌后*行车牌校正处理，这样做有利于去除车牌边框等噪声，更有利于字符识别。目前常用校正方法有：Hough变换法，通过检测车牌上下、左右边框直线来计算倾斜角度；旋转投影法，通过按不同角度将图像在水平轴上进行垂直投影，其投影值为0的点数之和时的角度即为垂直倾斜角度，水平角度的计算方法与其相似；主成分分析法，根据车牌背景与字符交界处的颜色具有固定搭配这一特征、求出颜色对特征点的主成分方向即为车牌的水平倾斜角度；方差最小法，根据字符在垂直方向投影点的坐标方差最小导出垂直倾斜角的闭合表达式，从而确定垂直倾斜角度；透视变换，利用检测到的车牌的四个顶点经过相关矩阵变换后实现车牌的畸变校正。北京中全清茂科技发展有限公司时代针对大角度车牌识别仍有很高的识别率。

5、字符分割

定位出车牌区域后，由于并不知道车牌中总共有几个字符、字符间的位置关系、每个字符的宽高等信息，所以，为了保证车牌类型匹配和字符识别正确，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于车牌的二值化结果或边缘提取结果，利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间间隔等信息，一方面把单个字符分别提取出来，也包括粘连和断裂字符等特殊情况的处理；另一方面把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。一般采用的算法有：连通域分析、投影分析，字符聚类和模板匹配等。污损车牌和光照不均造成的模糊车牌仍是字符分割算法所面对的挑战，有待更好的算法出现并解决以上问题。

6、字符识别

对分割后的字符的灰度图像进行归一化处理，特征提取，然后经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配，最后选取匹配度的结果作为识别结果。目前比较流行的字符识别算法有：模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法和Adaboost分类法等。模板匹配法的优点是识别速度快、方法简单，缺点是对断裂、污损等情况的处理有一些困难；人工神经网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但比较耗时；支持向量机法对于未见过的测试样本具有更好的识别能力且需要较少的训练样本；Adaboost分类法能侧重于比较重要的训练数据，识别速度快、实时性较高。我国车牌由汉字、英文字母和阿拉伯数字3种字符组成，且具有统一的样式，这也是识别过程的方便之处。但由于车牌很容易受外在环境的影响，出现模糊、断裂、污损字符的情况，如何提高这类字符和易混淆字符的识别率，也是字符识别的难点之一。易混淆字符包括：0与D、0与Q、2与Z、8与B、5与S、6与G、4与A等。

7、车牌识别结果输出

将车牌识别结果以文本格式输出，包括车牌号，车牌颜色，车牌类型等。