车牌识别系统是如何自动识别的
1、车牌字符识别
字符辨认方法现阶段关键有使用场景模版匹配算法和使用场景人工神经网络计算方法。使用场景模版匹配算法最早将切分后的空格符二值化,并将其规范尺度缩放为空格符数据表中模版的尺度，随后与悉数的模版展开配对，终究选最好配对做为結果。使用场景人造神经元网络的计算方法有二种：这种是先看待辨别空格符展开特征提取，随后用所得到特点来训炼大脑网络分配器;另这种方法是立即把等待审阅图象键入互联网，由互联网自動坚持特征提取直到辨别出結果。
2、车牌定位
在自然环境下，轿车图像布景杂乱，光线不均匀，在自然布景中正确辨认车牌领域是整个知道进程的关键。最早对收集到的视頻图象展开大领域查找推荐，寻觅符合轿车车牌特点的指导意见地区做为备选区，随后对这种侯选地区做深化分析、鉴定，终究选中1个最好的地区做为车号牌地区，并将其从图像中切分出去。
3、车牌字符切割
进行车号牌地区的符号后，再将车号牌区域切割成独自空格符，随后展开辨别。空格符切分通常选用竖直投影法。由于空格符在竖直方位上的投射必定在空格符间或空格符内的空地处获得部分最小值的周边，并且这一部位应考虑车号牌的空格符书写格局、空格符、规范限定和某些其他规范。运用竖直投影法对冗杂坏境下的小车图象中的空格符切分有不错的效果。
