車(chē)牌识别的触发方式
車(chē)牌识别系统有(yǒu)两种触发方式，一种是外设触发，另一种是视频触发。
外设触发工作方式是指采用(yòng)線(xiàn)圈、红外或其他(tā)检测器检测車(chē)辆通过信号，車(chē)牌识别系统接受到車(chē)辆触发信号后，采集車(chē)辆图像，自动识别車(chē)牌，以及进行后续处理(lǐ)。该方法的优点是触发率高，性能(néng)稳定；缺点是需要切割地面铺设線(xiàn)圈，施工量大。
视频触发方式是指車(chē)牌识别系统采用(yòng)动态运动目标序列图像分(fēn)析处理(lǐ)技术，实时检测車(chē)道上車(chē)辆移动状况，发现車(chē)辆通过时捕捉車(chē)辆图像，识别車(chē)牌照，并进行后续处理(lǐ)。视频触发方式不需借助線(xiàn)圈、红外或其他(tā)硬件車(chē)辆检测器。该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设線(xiàn)圈，也不需要安装車(chē)检器等零部件，但其缺点也十分(fēn)显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低很(hěn)多(duō)。
車(chē)牌识别系统
1、间接法:指通过识别安装在汽車(chē)上的IC卡或条形码中所存储的車(chē)牌的信息来识别車(chē)牌及相关信息。IC卡技术识别准确度高，运行可(kě)靠，可(kě)以全天候作业，但它整套装置价格昂贵，硬件设备十分(fēn)复杂，不适用(yòng)于异地作业;条形码技术具有(yǒu)识别速度快、准确度高、可(kě)靠性强以及成本较低等优点，但是对于扫描器要求很(hěn)高。此外，二者都需要制定出全國(guó)统一的标准，并且无法核对車(chē)、条形码是否相符，也是技术上存在的缺点，这给在短时间内推广造成困难。
2、直接法:基于图像的車(chē)牌识别技术属于直接法，是一种无源型汽車(chē)牌照智能(néng)识别方法，能(néng)够在无任何专用(yòng)发送車(chē)牌信号的車(chē)载发射设备情况下，对运动状态車(chē)辆或静止状态車(chē)辆的車(chē)牌号码进行非接触性信息采集并实时智能(néng)识别。与间接法识别系统相比，首先，这种系统节省了设备安置及大量资金，从而提高了经济效益;其次，由于采用(yòng)了先进的计算机应用(yòng)技术，所以可(kě)提高识别速度，较好地解决实时性问题;再次，它是根据图像进行识别，所以通过人的参与可(kě)以解决系统中的识别错误，而其他(tā)方法是难以与人交互的。
直接法一般有(yǒu)图像处理(lǐ)技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。
1、图像处理(lǐ)技术:运用(yòng)图像处理(lǐ)技术解决汽車(chē)牌照识别的研究最早始于80年代，但國(guó)内外均只是就車(chē)牌识别中的某一个具體(tǐ)问题进行讨论，并且通常仅采用(yòng)简单的图像处理(lǐ)技术来解决，并没有(yǒu)形成完整的系统體(tǐ)系，识别过程是使用(yòng)工业電(diàn)视摄像机拍下汽車(chē)的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理(lǐ)，并且最终仍需要人工干预，例如車(chē)辆牌照中省份汉字的识别问题，1985年有(yǒu)人利用(yòng)常见的图像处理(lǐ)技木(mù方法提出汉字识别的分(fēn)类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用(yòng)树形查表法进行汉字的粗分(fēn)类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理(lǐ)后，形成一个变長(cháng)链码，再用(yòng)动态规划法，求出与标准模式链码的最小(xiǎo)距离，实现细分(fēn)米完成汉字省名的自动识别。
2、传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽車(chē)牌照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用(yòng)计算机视觉技术和图像处理(lǐ)技术实现了車(chē)辆牌照的自动识别系统。该系统分(fēn)為(wèi)图像分(fēn)割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分(fēn)。利用(yòng)不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出車(chē)牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分(fēn)割出車(chē)牌，再利用(yòng)预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。
3、人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些國(guó)家开始探讨用(yòng)人工神经网络技术解决車(chē)牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用(yòng)了BAM神经网络方法对車(chē)牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着唯一个BAM矩阵，通过与車(chē)牌上的字符比较，识别出正确的車(chē)牌号码。
这种采用(yòng)BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理(lǐ)速度相矛盾的问题。
