*优化的嵌入式车牌识别算法

车牌识别摄像机将PC版算法移植到DSP平台上。PC版算法本身就是针对停车场环境而开发的，适应停车场车速慢、角度大、识别距离短等特点，特别是大角度，是其它应用场景所不具备的。持续的市场强劲表现已经证明了PC版算法在识别率上是全国的，加上丰富的DSP平台开发经验，实现了在一体机上的移植。

 

车牌识别摄像机的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像zui利于识别。

 

车牌识别摄像机采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了车牌识别的技术路线。ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。 

 

车牌识别摄像机进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：

1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置；

2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；

3) 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，zui终组成牌照号码。

车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。