一個(gè)車牌識別系統(tǒng)的后臺管理體系，決定了這個(gè)車牌識別系統(tǒng)是否好用。必須清楚地認(rèn)識到重要的一點(diǎn)是識別率達(dá)到100%是不可能的，因?yàn)檐嚺普瘴蹞p、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。后臺管理體系的功能應(yīng)該包括：
1、識別結(jié)果和車輛圖像數(shù)據(jù)的可靠存儲，當(dāng)多功能的系統(tǒng)操作使得網(wǎng)絡(luò)出差錯(cuò)時(shí)能保護(hù)圖像數(shù)據(jù)不會丟失，同時(shí)便于事后人工排查；
2、有效的自動(dòng)比對和查詢技術(shù)，被識別的車牌照號碼要同數(shù)據(jù)庫中成千上萬的車牌號碼自動(dòng)比對和提示報(bào)警，如果車牌照號碼沒有被正確讀取時(shí)就要采用模糊查詢技術(shù)才能得出相對“最佳”的比對結(jié)果；
3、一個(gè)好的車牌識別系統(tǒng)對于聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行，還需要提供實(shí)時(shí)通信、網(wǎng)絡(luò)安全、遠(yuǎn)程維護(hù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)庫自動(dòng)更新、硬件參數(shù)設(shè)置、系統(tǒng)故障診斷。




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一個(gè)車牌識別系統(tǒng)是否實(shí)用，最重要的指標(biāo)是識別率。國際交通技術(shù)作過專門的識別率指標(biāo)論述，要求是24小時(shí)全天候全牌正確識別率95%以上。
為了測試一個(gè)車牌識別系統(tǒng)識別率，需要將該系統(tǒng)安裝在一個(gè)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中，全天候運(yùn)行24小時(shí)以上，采集至少1000輛自然車流通行時(shí)的車牌照進(jìn)行識別，并且需要將車輛牌照圖像和識別結(jié)果存儲下來，以便調(diào)取查看。然后，還需要得到實(shí)際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結(jié)果。之后便可以統(tǒng)計(jì)出以下識別率：
1、自然交通流量的識別率=全牌正確識別總數(shù)/實(shí)際通過的車輛總數(shù)
2、可識別車牌照的百分率=人工正確讀取的車牌照總數(shù)/實(shí)際通過的車輛總數(shù)
3、可識別全牌正確識別率=全牌正確識別的車牌照總數(shù)/人工讀取的車牌照總數(shù)這三個(gè)指標(biāo)決定了車牌識別系統(tǒng)的識別率，諸如可信度、誤識率等都是車牌識別過程中的中間結(jié)果。




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車牌識別系統(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、紅外或其他檢測器檢測車輛通過信號，車牌識別系統(tǒng)接受到車輛觸發(fā)信號后，采集車輛圖像，自動(dòng)識別車牌，以及進(jìn)行后續(xù)處理。該方法的優(yōu)點(diǎn)是觸發(fā)率高，性能穩(wěn)定；缺點(diǎn)是需要切割地面鋪設(shè)線圈，施工量大。
視頻觸發(fā)方式是指車牌識別系統(tǒng)采用動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)序列圖像分析處理技術(shù)，實(shí)時(shí)檢測車道上車輛移動(dòng)狀況，發(fā)現(xiàn)車輛通過時(shí)捕捉車輛圖像，識別車牌照，并進(jìn)行后續(xù)處理。視頻觸發(fā)方式不需借助線圈、紅外或其他硬件車輛檢測器。該方法的優(yōu)點(diǎn)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(diǎn)也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與識別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低很多。
1、間接法:指通過識別安裝在汽車上的IC卡或條形碼中所存儲的車牌的信息來識別車牌及相關(guān)信息。IC卡技術(shù)識別準(zhǔn)確度高，運(yùn)行可靠，可以全天候作業(yè)，但它整套裝置價(jià)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)具有識別速度快、準(zhǔn)確度高、可靠性強(qiáng)以及成本較低等優(yōu)點(diǎn)，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)一的標(biāo)準(zhǔn)，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(diǎn)，這給在短時(shí)間內(nèi)推廣造成困難。
2、直接法:基于圖像的車牌識別技術(shù)屬于直接法，是一種無源型汽車牌照智能識別方法，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(yùn)動(dòng)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(shí)時(shí)智能識別。與間接法識別系統(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(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)，所以可提高識別速度，較好地解決實(shí)時(shí)性問題;再次，它是根據(jù)圖像進(jìn)行識別，所以通過人的參與可以解決系統(tǒng)中的識別錯(cuò)誤，而其他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)模式識別技術(shù)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。
1、圖像處理技術(shù):運(yùn)用圖像處理技術(shù)解決汽車牌照識別的研究最早始于80年代，但國內(nèi)外均只是就車牌識別中的某一個(gè)具體問題進(jìn)行討論，并且通常僅采用簡單的圖像處理技術(shù)來解決，并沒有形成完整的系統(tǒng)體系，識別過程是使用工業(yè)電視攝像機(jī)拍下汽車的工前方圖像，然后交給計(jì)算機(jī)進(jìn)行簡單的處理，并且最終仍需要人工干預(yù)，例如車輛牌照中省份漢字的識別問題，1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字識別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(dòng)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(gè)變長鏈碼，再用動(dòng)態(tài)規(guī)劃法，求出與標(biāo)準(zhǔn)模式鏈碼的最小距離，實(shí)現(xiàn)細(xì)分米完成漢字省名的自動(dòng)識別。
2、傳統(tǒng)模式識別技術(shù)。傳統(tǒng)模式識別技術(shù)指結(jié)構(gòu)特征法，統(tǒng)計(jì)特征法等。90年代，由于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，開始出現(xiàn)汽車牌照識別的系統(tǒng)化研究。1990年AS.Johnson等運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了車輛牌照的自動(dòng)識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符識別等三個(gè)部分。利用不同閩值對應(yīng)的直方圖不同，經(jīng)過大量統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)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)置的標(biāo)準(zhǔn)字符模板進(jìn)行模式匹配識別出字符。
3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。近幾年來，計(jì)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(dòng)識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對車牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識別，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(gè)字符模板對應(yīng)著唯一個(gè)BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。
這種采用BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的缺點(diǎn)是無映解決識別系統(tǒng)存儲容量和處理速度相矛盾的問題。











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