分析車牌識別原理在汽車識別中，基于圖像分割及圖像識別理論，分析包含車輛編號的圖像，確定圖像內的位置，提取出文字進行識別。車牌識別過程包括圖像采集、預處理、車牌定位、字符分割、字符識別、結果輸出等一系列算法運算，其運行流程如下：
1.圖像采集:用高清攝像機拍攝實體，記錄，間歇記錄，通過卡實時收錄汽車和車輛的違反行為。
2.預處理:畫質是影響高清和低車輛識別率、噪音過濾器、自動白平衡、自動曝光、伽瑪補正、邊緣補充、對比度調整等的重要因素,因此有必要對高清主機收集的原始圖像進行處理。
3.車牌定位：數(shù)字板的準確性和位置確定是直接影響整個號碼板識別率的重要元素，確定數(shù)字板的劃分和劃分效果。分析儀表特征及定位算法的核心在于，圖像預處理執(zhí)行后，通過中間調圖像矩陣掃描、掃描確定列方向，確定車板(地候選區(qū)域，提高該區(qū)域第一行的坐標，并通過行掃描確定該區(qū)域的坐標和寬度的板面)確定乘積。該算法允許識別圖像內的所有汽車的位置。
4.字符分割：在圖像中指定了世代區(qū)域之后，通過漸變、漸變擴展、二值化、邊緣化等處理，以及基于字符尺寸特征的動態(tài)模板，進一步準確地確定字符區(qū)域的位置。我們建議一種區(qū)分字符和標準字符大小的方法。
5.字符識別：通過使用變焦分割字符提取特征，取得特定字符的表現(xiàn)形式，根據(jù)分類判別函數(shù)和分類規(guī)則判斷，使字符數(shù)據(jù)庫模板的標準字符表現(xiàn)形式一致，能夠識別輸入的單詞圖像。
6.結果輸出：車牌識別結果以文本形式輸出。
看了車牌識別原理，總結出車牌識別技術在應用中面臨著兩個問題。
自然因素：光線和氣候
與一般的室內監(jiān)控和室外環(huán)境不同，道路監(jiān)控的特征是24小時不休息提供道路監(jiān)控的屏幕。照相機必須克服強光的變化。由于從日中的日照維持在夜晚的超低光環(huán)境的清潔屏幕，使之認識系統(tǒng)不同的車號，能進行道路的安全管理。因此，為了彌補夜間環(huán)境中的自然光源不足，克服噪音的大小等問題，照相機必須裝載本來的光敏技術和長距離紅外線(ILED)。除了晝夜的轉換，在一些環(huán)境條件下，光線比較大，并且有問題身體太暗無法區(qū)分。如果照相機沒有配備出色的硬件寬度的動態(tài)技術(WDR)，沒有強光抑制技術很難得到清晰的畫面。此外，強勁的天氣、大雨、大雪、濃霧等影響照相機的運動，成為不可預測天氣變化的主要原因。如何提高照相機的硬件級別?或者，根據(jù)各種認證標準，對于經(jīng)常變化的區(qū)域，完成天氣監(jiān)視。各安全制造商的硬件要求肯定會持續(xù)上升。
人為因素：車速和車牌
另外，道路監(jiān)控面臨著另一個無法控制的課題。即使在一般道路上，根據(jù)駕駛習慣的不同，速度也有可能達到30~40 km。因此，照相機的快門速度和幀速度必須趕上車輛的高速移動。識別車輛詳細信息及車牌號碼，識別并識別系統(tǒng)。速度控制很難，車牌的均一性讓各公司的防盜攝像頭煩惱。字母中的字母數(shù)目和各種字母組合的不同增加了識別系統(tǒng)的負載。另外，很多司機無法保持車牌的清潔度。也有污穢和屏蔽數(shù)，腐敗等的問題。
這樣，在一系列惡劣條件下，道路監(jiān)控與車牌識別相對門坎比一般環(huán)境來得更具挑戰(zhàn)性。