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來源：知乎 作者：SwEn-丁
汽車牌照號碼是車輛的唯一「身份」標識，牌照自動辨識技術，可以在汽車不作任何改動的情況下，實現汽車「身份」的自動登記及驗證，車牌辨識，這項技術已經應用於公路收費、停車管理、稱重系統、交通誘導、交通執法、公路稽查、車輛調度、車輛檢測等各種場合。
車牌辨識是利用車輛的動態影像或靜態圖像，進行車牌號碼、車牌顏色自動辨識的模式辨識技術。技術的核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符辨識算法等。該技術常用於停車場及社區出入口、高速公路收費站、公路卡口和城市交通。
一、車牌辨識技術工作原理
（一）車輛檢測：可採用埋地線圈檢測、紅外線檢測、雷達檢測技術、影像檢測等多種方式，感知車輛的經過，並觸發圖像採集拍攝。
（二）圖像採集：透過高清攝影拍攝主機，對通行車輛進行即時、不間斷記錄、採集。
（三）預處理：噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等。
（四）車牌定位：在經過圖像預處理之後的灰度圖像上，進行行列掃描，確定車牌區域。
（五）字符分割：在圖像中定位出車牌區域後，透過灰度化、二值化等處理，精確定位字符區域，然後根據字符尺寸特徵，進行字符分割。
（六）字符辨識：對分割後的字符進行縮放、特徵提取，與字符數據庫模板中的標準字符，表達形式進行比對判別。
（七）結果輸出：將車牌辨識的結果，以文本格式輸出。
二、車牌辨識技術工作流程
車牌辨識系統採用高度模組化的設計，將車牌辨識過程的各個環節，各自作為一個獨立的模組。
（一）車輛檢測跟蹤模組
車輛檢測跟蹤模組，主要對影像流進行分析，判斷其中車輛的位置，對圖像中的車輛進行跟蹤，並在車輛位置最佳時刻，記錄該車輛的特寫圖片，由於加入了跟蹤模組，系統能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的辨識結果，可以檢測無牌車輛並輸出結果。
（二）車牌定位模組
車牌定位模組是一個十分重要的環節，是後續環節的基礎，其準確性對整體系統性能的影響巨大。車牌系統完全摒棄了以往的算法思路，實現了一種完全基於學習的多種特徵融合的車牌定位新算法，適用於各種複雜的背景環境和不同的攝影角度。
（三）車牌矯正及精定位模組
由於受拍攝條件的限制，圖像中的車牌總不可避免，存在一定的傾斜，需要一個矯正和精定位環節，來進一步提高車牌圖像的品質，為切分和辨識模組做準備。
使用精心設計的快速圖像處理濾波器，不僅計算快速，而且利用的是車牌的整體資訊，避免了局部噪聲帶來的影響。使用該算法的另一個優點，就是透過對多個中間結果的分析，還可以對車牌進行精定位，進一步減少非車牌區域的影響。
（四）車牌切分模組
車牌系統的車牌切分模組，利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特徵，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，並能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利於類似移動式稽查，這種車牌圖像噪聲較大的應用。
（五）車牌辨識模組
在車牌辨識系統中，通常採用多種辨識模型相結合的方法，來進行車牌辨識，構建一種層次化的字符辨識流程，可有效地提高字符辨識的正確率。
另一方面，在字符辨識之前，使用電腦智慧算法，對字符圖像進行前期處理，不僅可盡可能保留圖像資訊，而且可提高圖像品質，提高相似字符的可區分性，保證字符辨識的可靠性。
（六）車牌辨識結果決策模組
辨識結果決策模組，具體地說，決策模組利用一個車牌經過視野的過程，留下的歷史記錄，對辨識結果進行智慧化的決策。
其透過計算觀測幀數、辨識結果穩定性、軌跡穩定性、速度穩定性、平均可信度，和相似度等度量值，得到該車牌的綜合可信度評價，從而決定是繼續跟蹤該車牌，還是輸出辨識結果，或是拒絕該結果。
這種方法綜合利用了所有幀的資訊，減少了以往基於單幅圖像的辨識算法所帶來的偶然性錯誤，大大提高了系統的辨識率和辨識結果的正確性和可靠性。
（七）車牌跟蹤模組
車牌跟蹤模組，記錄下車輛行駛過程中每一幀中，該車車牌的位置以及外觀、辨識結果、可信度等各種歷史資訊。由於車牌跟蹤模組，採用了具有一定容錯能力的運動模型，和更新模型，車牌辨識系統，使得那些被短時間遮擋或瞬間模糊的車牌，仍能被正確地跟蹤和預測，最終只輸出一個辨識結果。
三、車牌辨識應用方式
汽車牌照號碼是車輛的唯一「身份」標識，牌照自動辨識技術，可以在汽車不作任何改動的情況下，實現汽車「身份」的自動登記及驗證，這項技術已經應用於公路收費、停車管理、稱重系統、交通誘導、交通執法、公路稽查、車輛調度、車輛檢測等各種場合。
（一）監測報警
對於納入「黑名單」的車輛，例如：被通緝或掛失的車輛、欠交費車輛、未年檢車輛、肇事逃逸及違章車輛等，只需將其車牌號碼輸入到應用系統中，車牌辨識設備安裝於指定的路口、卡口或由執法人員隨時，攜帶按需要放置，系統將識讀所有通過車輛的牌照號碼，並與系統中的「黑名單」比對，一旦發現指定車輛立刻發出警報資訊。
系統可以全天不間斷工作、不會疲勞、錯誤率極低；可以適應高速行駛的車輛；可以在車輛行使過程中完成任務，不影響正常交通；整個監視過程中司機也不會覺察、保密性高。應用這種系統，將極大地提高執法效率。
（二）超速違章處罰
車牌辨識技術結合測速設備，可以用於車輛超速違規處罰，一般用於高速公路。具體應用是：在路上設置測速監測點，抓拍超速的車輛，並辨識車牌號碼，將違規車輛的牌照號碼及圖片發往各出口；在各出口設置處罰點，用車牌辨識設備辨識通過車輛，並將號碼與已經收到的超速車輛的號碼比對，一旦號碼相同即啓動警示設備通知執法人員處理。
與傳統的超速監測方式相比，這種應用可以節省警力，降低執法人員的工作強度，而且安全、高效、隱蔽，司機需時刻提醒自己不能超速，極大地減少了因超速引發的事故。
（三）車輛出入管理
將車牌辨識設備安裝於出入口，記錄車輛的牌照號碼、出入時間，並與自動門、欄桿機的控制設備結合，實現車輛的自動管理。
應用於停車場，可以實現自動計時收費，也可以自動計算可用車位數量，並給出提示，實現停車收費自動管理節省人力、提高效率。
應用於智慧社區，可以自動判別駛入車輛是否屬於本社區，對非內部車輛實現自動計時收費。在一些單位這種應用，還可以同車輛調度系統相結合，自動地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況，在通行管理系統採用了車牌辨識技術，達到不停車、免取卡，有效提高車輛出入通行效率。
（四）自動放行
將指定的牌照資訊輸入系統，系統自動地識讀經過車輛的牌照，並查詢內部數據庫。對於需要自動放行的車輛系統，驅動電子門或欄桿機讓其通過，對於其它車輛系統會給出警示，由值勤人員處理。可用於特殊單位（如軍事管理區、保密單位、重點保護單位等）、路橋收費卡口、高級住宅區等。
（五）高速公路收費管理
在高速路的各個出入口安裝車牌辨識設備，車輛駛入時辨識車輛牌照將入口資料存入收費系統，車輛到達出口時再次辨識其牌照，並根據牌照資訊，調用入口資料，結合出入口資料實現收費管理。這種應用可以實現自動計費，並可防止作弊，避免了應收款的流失。
高速公路已開始實施聯網收費，隨著聯網範圍的擴大，不同車型的收費差額也越來越高，司機利用現有收費系統的漏洞，通過中途換卡進行逃費的問題，將越來越突出，利用車牌辨識技術，是解決此類問題的根本方法。
（六）計算車輛旅行時間
在交通管理系統中，可以將車輛在某條道路的平均旅行時間，作為判斷該道路擁堵狀況的一個參數。安裝車牌辨識設備於道路的起止點，識讀所有通過車輛，並將牌照號碼傳回交通指揮中心，指揮中心的管理系統根據這些結果，就可計算出車輛平均旅行時間。
（七）牌照號碼自動登記
交通監管部門，每天都要處理大量的違章車輛圖片，一般由人工辨識車牌號碼，再輸入管理系統，這種方式工作量大、容易疲勞誤判。採用自動辨識可以減少工作強度，能夠大幅度提高處理速度和效率。這種功能可用於電子警察系統、道路監控系統等。
車牌辨識停車場管理系統，將攝影機在入口拍攝的車輛車牌號碼圖像，自動辨識並轉換成數字信號。做到一卡一車，車牌辨識的優勢，在於可以把卡和車對應起來，使管理提高一個檔次，卡和車的對應的優點，在於長租卡須和車配合使用，杜絕一卡多車使用的漏洞，提高物業管理的效益；
同時自動比對進出車輛，防止偷盜事件的發生。升級後的攝影系統，可以採集更清晰的圖片，作為檔案保存，可以為一些糾紛提供有力的證據。方便了管理人員在車輛出場時，進行比對，大大增強了系統的安全性。
汽車牌照自動辨識技術，是一項利用車輛的動態影像或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動辨識的模式辨識技術。透過對圖像的採集和處理，完成車牌自動辨識功能，能從一幅圖像中自動提取車牌圖像，自動分割字符，進而對字符進行辨識.其硬體基礎一般包括觸發設備（監測車輛是否進入視野）、攝影設備、照明設備、圖像採集設備、辨識車牌號碼的處理機（如電腦）等。
【3S MARKET】我們大多數人都對LPC、LPR和ANPR/ALPR這幾個術語感到困惑，因為互聯網上的描述，以及製造商的描述，總是如此模糊，我們猜測所有這些都是相同的，並且做同樣的工作來拍攝車輛的車牌照片。
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| 有些車子上數字過多，辨識時可能也會造成無法辨識⋯⋯（台灣高思科技周先生解說） |
如果這種假設沒有錯；所有這些條款都透過捕獲車牌，而與車輛監控有關。製造公司只是為了銷售他們的產品，而增加了這些矛盾與混亂，因而顯示出「比實際更有能力」的產品。
事實上，在我們通用中文裡，我們都用車牌辨識來統稱，但到底LPC、LPR和ANPR / ALPR它們之間是否真有不同？我們認為不需要過度拘泥於名稱的字義，而應該注重在採購與應用的重點上，這些包括：
1. 現場環境條件下，如何於白天、夜晚、雨天等不同情境，都能拍攝取得高清車牌影像，以利車牌的判讀。這就端賴攝影機本身的功能，以及該取像環境，是否考慮到各種情境下的照明輔助設備。
2. 後端支援的演算法，如何在各種可能的拍攝角度，都盡可能判讀出車牌號碼，這牽涉到這套辨識軟體，使用的辨識方式的廣度與深度。
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