一、车牌什么是识别r算车牌识别技术 车牌识别技术详解

汽车牌照自动识别技术

它是利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的车牌模式识别技术。通过对图像的识别r算采集和处理，完成车牌自动识别功能，车牌能从一幅图像中自动提取车牌图像，识别r算自动分割字符，车牌进而对字符进行识别。识别r算其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是车牌否进入视野)、摄像设备、识别r算照明设备、车牌图像采集设备、识别r算识别车牌号码的车牌处理机(如计算机)等。

自动识别技术分为硬识别和软识别（其实两者是识别r算相辅相成的）

“硬件识别”就是通过独立的硬件设备，对所抓拍图片进行一系列的车牌字符处理；目前停车场系统行业中硬件识别也分为两种，即带有单独的车牌识别仪和前端硬件识别两种。前端硬件识别一体式摄像机是将传统单独的车牌识别仪嵌入至摄像机中，实现前端硬件与摄像机一体化，完美实现图像抓拍、视频流传输、字符识别、道闸抬杆等一系列的工作。

“软件识别”可以理解为通过软件对车牌号码进行的，通过在电脑上安装一个配套的车牌识别软件，对抓拍的图片进行识别处理。其工作方式是通过摄像机连续抓拍多张照片，选择其中较为清晰的一张，然后通过电脑软件进行字符处理，实现车牌识别的。因为每次识别需要抓拍多张照片，因此软识别的速度较慢。而且软识别系统对所抓拍的图片要求也是极高的，必须极为清晰才能达到想要的效果。该系统对现场环境以及调试质量要求极高，在诸多环境不佳的场合都不适用，并且识别设备的摆放也是非常重要的。

软硬识别的对比：

1、分析识别模式

硬识别系统：采用视频流分析识别，对监控范围内的视频流进行全天候实时分析；

软识别系统：图片分析识别，对到达指定范围内的车辆进行拍照，再对照片进行分析；当车辆位置不佳时，识别易出错。

2、智能算法模型

硬识别系统：采用智能模糊点阵识别算法，准确率更高，识别率大于99.70％。很少需要人工干预。

软识别系统：OCR/字型拓扑结构识别算法，会频繁出现误识别情况，准确率低于90％。需要人工不断输入纠正后的号牌。

3、可靠性及稳定性：

硬识别系统：专用识别器采用TI公司的高速DSP，双CPU控制，确保系统可靠性和稳定性。

软识别系统：软件识别，容易频繁出现死机等情况，需经常重新启动电脑，造成间断性系统瘫痪。

软硬识别优势互补：

在硬件识别不出来或者硬件识别错误的情况下，启用软识别，完美融合，融合后准确率达99.99%。该技术常用于停车场及小区出入口、高速公路收费站、公路卡口和城市交通。

目前国内比较好的车牌识别厂家有科拓、捷顺、享泊科技、西安艾润、道尔智控。

简单说一下这几家厂商：

【科拓】

1、产品多元化

致力于研发并提供多元全面的智慧停车场应用解决方案，只围绕停车场做业务延伸，公司所能做的停车场业务点覆盖最广

2、硬件品和软件技术

科拓有自己的硬件及软件人才，能独立做硬件及软件，省去中间供应商环节，成本低。

3、停车场行业资历较深

公司始创于2006年，总部位于厦门，在北京、上海、广州等全国重点城市拥有二十多家全资子公司、分公司及办事处，实力雄厚。

【捷顺】

1、公司成立于1992年，上市公司，有政府背景。

2、有资本助力，送设备已名声在外。

3、道闸及软硬件一般，技术能力一般。

【享泊科技】

1、新兴的互联网公司，属于系统集成商，软识别比较厉害。

2、停车场的软件和云平台系统有较大优势，毕竟骨干在华为干了十几年。

3、主要在上海开展业务，其他地方只能去他们官网购买产品，而且不包邮，不包安装（安装要钱）。

【西安艾润物联网技术服务有限责任公司】

1、硬件产品行业内一般化，软件行业知名。

2、软件行业优势（能做到：云服务平台、多车位多车、电子优惠券、定制化开发、对接会员管理系统、报表分析、兼容第三方软件平台）

3、能做无线技术，采用无线路由（有待验证，公司宣传能做）

【深圳市道尔智控科技股份有限公司】

1、上市公司

2、支持运营报表输出（BI分析系统）

3、支持微信、支付宝支付

4、有自己的道儿云开放平台，可定制化开发

5、车牌识别准度一般

二、OCR文字识别用的是什么算法

一般OCR套路是这样的

1.先检测和提取Text region.

2.接着利用radon hough变换等方法进行文本校正。

3.通过投影直方图分割出单行的文本的图片。

最后是对单行的OCR

对单行的OCR主要由两种思想

第一种是需要分割字符的。

分割字符的方法也比较多，用的最多的是基于投影直方图极值点作为候选分割点并使用分类器+beam search搜索最佳分割点。

搜索到分割点之后对于单个字符，传统的就是特征工程+分类器。一般流程是灰度->二值化->矫正图像->提取特征(方法多种多样例如pca lbp等等)->分类器(分类器大致有SVM ANN KNN等等)。

现在的 CNN（卷积神经网络）可以很大程度上免去特征工程。

第二种是无需分割字符的

还有一点就是端到端（end to end）的识别，但前提是你需要大量的标注好的数据集。这种方法可以不分割图像直接以连续的输出字符序列。

对于短长度的可以使用mutli-label classification。比如像车牌，验证码。这里我试过一个车牌的多标签分类。车牌识别中的不分割字符的端到端(End-to-End)识别

google做街景门牌号识别就是用的这种方法。

三、车牌识别系统算法是什么-真地

汽车牌照自动识别技术

它是利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。

自动识别技术分为硬识别和软识别（其实两者是相辅相成的）

“硬件识别”就是通过独立的硬件设备，对所抓拍图片进行一系列的字符处理；目前停车场系统行业中硬件识别也分为两种，即带有单独的车牌识别仪和前端硬件识别两种。前端硬件识别一体式摄像机是将传统单独的车牌识别仪嵌入至摄像机中，实现前端硬件与摄像机一体化，完美实现图像抓拍、视频流传输、字符识别、道闸抬杆等一系列的工作。

“软件识别”可以理解为通过软件对车牌号码进行的，通过在电脑上安装一个配套的车牌识别软件，对抓拍的图片进行识别处理。其工作方式是通过摄像机连续抓拍多张照片，选择其中较为清晰的一张，然后通过电脑软件进行字符处理，实现车牌识别的。因为每次识别需要抓拍多张照片，因此软识别的速度较慢。而且软识别系统对所抓拍的图片要求也是极高的，必须极为清晰才能达到想要的效果。该系统对现场环境以及调试质量要求极高，在诸多环境不佳的场合都不适用，并且识别设备的摆放也是非常重要的。

软硬识别的对比：

1、分析识别模式

硬识别系统：采用视频流分析识别，对监控范围内的视频流进行全天候实时分析；

软识别系统：图片分析识别，对到达指定范围内的车辆进行拍照，再对照片进行分析；当车辆位置不佳时，识别易出错。

2、智能算法模型

硬识别系统：采用智能模糊点阵识别算法，准确率更高，识别率大于99.70％。很少需要人工干预。

软识别系统：OCR/字型拓扑结构识别算法，会频繁出现误识别情况，准确率低于90％。需要人工不断输入纠正后的号牌。

3、可靠性及稳定性：

硬识别系统：专用识别器采用TI公司的高速DSP，双CPU控制，确保系统可靠性和稳定性。

软识别系统：软件识别，容易频繁出现死机等情况，需经常重新启动电脑，造成间断性系统瘫痪。

四、我想用matlab做一个车牌识别系统,能不能直接用ocr()函数

可以使用MATLAB的OCR函数进行车牌识别，但是需要注意一些问题。

首先，OCR函数需要训练模型来识别特定字体的字符。对于车牌识别，需要训练OCR模型来识别车牌上的字符。如果您没有训练好的模型，需要先收集一组车牌图像和相应的字符标签，然后使用OCR训练器进行训练。这个过程可能需要大量的时间和计算资源。

其次，车牌识别还需要进行图像处理和字符分割等预处理工作。车牌图像通常包括噪声、模糊和变形等问题，需要使用图像处理技术进行预处理。字符分割是将车牌上的字符单独分割出来，通常需要使用形态学运算和阈值分割等技术。

最后，OCR函数可能会出现识别错误。对于车牌识别应用，识别错误可能会导致严重的后果，因此需要进行误差分析和纠正，或者使用其他更加准确的识别技术。

因此，使用MATLAB的OCR函数进行车牌识别需要进行大量的前期工作和后期调试，建议在使用之前充分了解车牌识别的相关技术和实现方式。

参考资料:证件ocr识别