成都弱電公司訊：

車牌辨認(rèn)系統(tǒng)有兩種觸發(fā)方式，一種是外設(shè)觸發(fā)，另一種是視頻觸發(fā)。

外設(shè)觸發(fā)工作方式是指采用線圈、紅外或另外檢測器檢測車輛通過信號，車牌辨認(rèn)系統(tǒng)接受到車輛觸發(fā)信號后，采集車輛圖像，自動辨認(rèn)車牌，以及進(jìn)行后續(xù)處理。該方法的長處是觸發(fā)率高，性能穩(wěn)定；缺點是需要切割地面鋪設(shè)線圈，施工量大。

視頻觸發(fā)方式是指車牌辨認(rèn)系統(tǒng)采用動態(tài)運動目標(biāo)序列圖像分析處理技術(shù)，實時檢測車道上車輛移動狀況，發(fā)現(xiàn)車輛通過時捕捉車輛圖像，辨認(rèn)車牌照，并進(jìn)行后續(xù)處理。視頻觸發(fā)方式不需借助線圈、紅外或另外硬件車輛檢測器。該方法的長處是施工方便，不需要切割地面鋪設(shè)線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與辨認(rèn)率較之外設(shè)觸發(fā)都要低很多。

1)間接法：指通過辨認(rèn)安裝在汽車上的IC卡或條形碼中所存儲的車牌的信息來辨認(rèn)車牌及相關(guān)信息。IC卡技術(shù)辨認(rèn)準(zhǔn)確度高，運轉(zhuǎn)可靠，可以全天候作業(yè)，但它整套裝置價格昂貴，硬件設(shè)備十分復(fù)雜，不適用于異地作業(yè)；條形碼技術(shù)具有辨認(rèn)速度快、準(zhǔn)確度高、可靠性強(qiáng)以及成本較低等長處，但是對于掃描器要求很高。此外，二者都需要制定出全國統(tǒng)一的尺度，并且無法核對車、條形碼是否相符，也是技術(shù)上存在的缺點，這給在短時間內(nèi)推廣造成困難。

2)直接法：基于圖像的車牌辨認(rèn)技術(shù)屬于直接法，是一種無源型汽車牌照智能辨認(rèn)方法，能夠在無任何專用發(fā)送車牌信號的車載發(fā)射設(shè)備情況下，對運動狀態(tài)車輛或靜止?fàn)顟B(tài)車輛的車牌號碼進(jìn)行非接觸性信息采集并實時智能辨認(rèn)。與間接法辨認(rèn)系統(tǒng)相比，首先，這種系統(tǒng)節(jié)省了設(shè)備安置及大量資金，從而提高了經(jīng)濟(jì)效益；其次，由于采用了先進(jìn)的計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)，所以可提高辨認(rèn)速度，較好地解決實時性問題；再次，它是根據(jù)圖像進(jìn)行辨認(rèn)，所以通過人的參與可以解決系統(tǒng)中的辨認(rèn)錯誤，而另外方法是難以與人交互的。

直接法一般有圖像處理技術(shù)，傳統(tǒng)模式辨認(rèn)技術(shù)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

1)圖像處理技術(shù)：運用圖像處理技術(shù)解決汽車牌照辨認(rèn)的研究最早始于80年代，但國內(nèi)外均只是就車牌辨認(rèn)中的某一個具體問題進(jìn)行討論，并且通常僅采用簡樸的圖像處理技術(shù)來解決，并沒有形成完整的系統(tǒng)體系，辨認(rèn)過程是使用工業(yè)電視攝像機(jī)拍下汽車的工前方圖像，然后交給計算機(jī)進(jìn)行簡樸的處理，并且最終仍需要人工干預(yù)，例如車輛牌照中省份漢字的辨認(rèn)問題，1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字辨認(rèn)的分類是在抽取漢字特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，根據(jù)漢字的投影直方圖選取浮動閉值，抽取漢字在豎直方向的峰值，利用樹形查表法進(jìn)行漢字的粗分類；然后根據(jù)漢字在水平方向的投影直方圖，選取適當(dāng)閉值，進(jìn)行量化處理后，形成一個變長鏈碼，再用動態(tài)規(guī)劃法，求出與尺度模式鏈碼的最小距離，實現(xiàn)細(xì)分米完成漢字省名的自動辨認(rèn)。

2)傳統(tǒng)模式辨認(rèn)技術(shù)。傳統(tǒng)模式辨認(rèn)技術(shù)指結(jié)構(gòu)特征法，統(tǒng)計特征法等。90年代，由于計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，開始出現(xiàn)汽車牌照辨認(rèn)的系統(tǒng)化研究。1990年AS.Johnson等運用計算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)實現(xiàn)了車輛牌照的自動辨認(rèn)系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符辨認(rèn)等三個部分。利用分歧閩值對應(yīng)的直方圖分歧，經(jīng)過大量統(tǒng)計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據(jù)特定閩值對應(yīng)的直方圖分割出車牌，再利用預(yù)先設(shè)置的尺度字符模板進(jìn)行模式匹配辨認(rèn)出字符。

3)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。近幾年來，計算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動辨認(rèn)問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對車牌上的字符進(jìn)行自動辨認(rèn)，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個字符模板對應(yīng)著唯一個BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，辨認(rèn)出準(zhǔn)確的車牌號碼。這種采用BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的缺點是無映解決辨認(rèn)系統(tǒng)存儲容量和處理速度相矛盾的問題。