1、車牌字符識別

字符識別方式現(xiàn)階段關鍵有應用場景模版匹配算法和應用場景人工神經(jīng)網(wǎng)絡計算方法。應用場景模版匹配算法將切分后的空格符二值化,并將其規(guī)格尺寸縮放為空格符數(shù)據(jù)表中模版的尺寸，隨后與全部的模版開展配對，終選配對做為結果。應用場景人造神經(jīng)元網(wǎng)絡的計算方法有二種：這種是先看待鑒別空格符開展特征提取，隨后用所得到特點來訓煉大腦網(wǎng)絡分配器;另這種方式是立即把等待審核圖象鍵入互聯(lián)網(wǎng)，由互聯(lián)網(wǎng)自動保持特征提取直到鑒別出結果。

2、車牌定位

在自然環(huán)境下，汽車圖像背景復雜，光線不均勻，在自然背景中正確識別車牌領域是整個認識過程的關鍵。對收集到的視頻圖象開展大范疇搜索推薦，尋找合乎汽車車牌特點的指導意見地區(qū)做為備選區(qū)，隨后對這種侯選地區(qū)做深化剖析、評定，終選中1個的地區(qū)做為車號牌地區(qū)，并將其從圖像中切分出去。

3、車牌字符分割

進行車號牌地區(qū)的標記后，再將車號牌區(qū)域分割成單獨空格符，隨后開展鑒別?？崭穹蟹滞ǔ＿x用豎直投影法。因為空格符在豎直方位上的投射必定在空格符間或空格符內(nèi)的空隙處獲得部分小值的周邊，而且這一部位應考慮車號牌的空格符書寫格式、空格符、規(guī)格限定和某些別的標準。運用豎直投影法對繁雜壞境下的小車圖象中的空格符切分有不錯的作用。