车牌识别一体机的整个过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法。下面是对车牌识别机车牌识别算法的详细介绍。

1、图像采集

一般来说，根据车辆检测的不同方式，可以分为两种。一种是静态图像采集，通过车辆触发线圈、红外或雷达装置，给摄像机提供触发信号，相机接收到触发信号后将捕获图像。另一种是视频模式下的图像采集，不需要任何外部触发信号，摄像机将其实时记录视频流图像。

2、预处理

一般通过对场景环境和拍摄图像的分析，得出结论，实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、背光自动处理、自动爆炸处理等，并进行图像噪声滤波、对比度增强、图像缩放和其他处理。

3、车牌定位

车牌定位方法通常采用投影分析、连通域分析、机器学习等算法，根据车牌的纹理特征、颜色特征、形状特征等信息进行车牌检测。为了提高定位精度和识别速度，通常车牌识别系统都会设计一个外部接口，让用户根据场景环境设置不同的识别区域。

4、字符分割

字符分割的主要思路是基于车牌的二值结果或边缘提取结果，利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间距等信息，一方面分别提取单个字符，同时还包括对特殊情况的处理，如粘连、断裂等；另一方面，将宽度和高度相近的字符分为一类，以消除车牌框等字符的一些小噪声。常用的算法有：连通域分析、投影分析、字符聚类和模板匹配。

5、字符识别

目前，常用的字符识别算法有模板匹配、人工神经网络、支持向量机和AdaBoost分类。模板匹配方法识别速度快，方法简单，但缺点是难以处理裂缝和污染。

6、车牌结果输出

车牌识别结果以文本格式输出，包括车牌号、车牌颜色、车牌类型等。

以上就是车牌识别一体机进行车牌识别时的算法介绍，大家可以了解一下，相信通过本文的介绍，大家多少会有所收获。关注我们，带您了解更多精彩资讯。