車牌識別系統總的來說，國內不管科研還是商用方面都很成熟了，基本處于世界先進甚至領先的水平。對于目前常見的收費站、紅綠燈路口、學校、機關政府等進出口的固定環境車牌識別準確率基本都可以達到99.5%以上。

車牌識別的主要步驟分為：車牌定位、字符分割、字符識別；

（1）車牌定位：

在車牌識別中是很關鍵的一步，尤其是對于圖像背景較為復雜的情況下，要提高車牌定位準確率也不是件容易的事。車牌定位包括車牌定位、車牌傾斜校正。

1）當前車牌粗定位算法主要分為：傳統方法和深度學習方法。

①傳統車牌定位算法：主要利用顏色（藍底、黃底或白底）、邊緣形狀（3.15:1的矩形）、紋理特征（可用小波特征表述）等信息進行檢測定位。一般情況下，都是首先將前述幾種判斷依據結合起來，進行綜合檢測定位，否則無法有效解決不同車型、顏色、環境的變化對檢測帶來的影響；

②深度學習算法：當前也有不少人基于CNN、R-CNN、faster-RCNN、改進型CNN算法對車牌進行監測定位。從當前基于卷積神經網絡的車牌定位算法研究應用而言，主要還是先根據車牌特征人工選擇候選區域，然后使用CNN進行車牌檢測與定位。

個人總結：傳統算法在固定環境中對車牌定位做的已經比較成熟了，但正如固定環境的表述一樣，其對于車牌拍攝角度、車牌圖片中背景的復雜度還是有不少的限制，拍攝角度要在算法設計范圍內，背景也不能太復雜。對于基于深度學習的車牌定位算法，相對來說就可以應付較為復雜的背景和允許更大的車牌拍攝角度。其不足之處當然是需要大量樣本進行訓練并耗費較長時間，同時深度學習算法進行車牌定位可能在算法實時性上有所下降。

2）車牌傾斜校正：主要是根據提取的車牌邊緣直線，利用投影法（radon變換）計算傾斜角度，然后旋轉校正。

（2）字符分割：

字符分割當前一般都采用投影法，該方法比較簡單也很有效。當然，在進行字符分割前還有去除車牌邊框、鉚釘等無關干擾部分，主要是利用提取的邊緣輪廓確定車牌和車牌以外部分的分界線，從而去除邊框及以外部分，同時利用投影法盡量去除鉚釘等。

（3）字符識別：

這就是OCR的問題了，常見的有BP神經網絡識別算法、CNN識別算法。相對而言，CNN算法的識別準確率更高。

未來展望：主要集中在傳統的車牌定位算法的改進，和深度學習算法的應用上，個人更關注后者。個人認為，將車牌定位、字符分割和識別放到一個深度學習網絡中是一個可以研究的方向。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的车牌识别系统概述的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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