當(dāng)將車牌識(shí)別系統(tǒng)作為一個(gè)過程包含在事件檢測系統(tǒng)中時(shí)，車輛檢測器或交通執(zhí)法系統(tǒng)在檢測到事件時(shí)，啟動(dòng)并獲取圖像數(shù)據(jù)，然后將圖像數(shù)據(jù)發(fā)送給車牌識(shí)別系統(tǒng)，從圖像中提取車牌區(qū)域。如果找不到車牌區(qū)域，請(qǐng)等待另一個(gè)輸入圖像。然而，在某些情況下，檢測到一些車牌區(qū)域，在車牌識(shí)別階段仔細(xì)檢查，對(duì)所有候選車牌執(zhí)行掩碼識(shí)別程序，確定最終車牌區(qū)域，確定車牌區(qū)域后，需要進(jìn)行兩步字符分割和字符識(shí)別。
這兩個(gè)任務(wù)需要交替引用，以便實(shí)現(xiàn)分割和識(shí)別的最佳結(jié)果。在此階段，將在確認(rèn)和驗(yàn)證階段確認(rèn)從候選許可板恢復(fù)的字符。如果字符組符合用戶定義的車牌的語義成分，則視為形成有效的車牌信息，車牌識(shí)別系統(tǒng)將保存并輸出有效的車牌信息，然后將程序返回等待另一輸入圖像的狀態(tài)?？偠灾粋€(gè)完整的系統(tǒng)。車牌識(shí)別系統(tǒng)主要包括車牌圖像采集采集、圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別、車牌輸出六個(gè)階段。
首先，車牌識(shí)別的第一步是車輛圖像的采集和獲取。根據(jù)圖像采集設(shè)備的不同，系統(tǒng)可分為兩種類型：攝像機(jī)采集的靜止圖像和攝像機(jī)采集的視頻圖像；圖像質(zhì)量要求較高的系統(tǒng)可用作采集設(shè)備；攝像機(jī)的視頻信號(hào)也可采集到120多萬像素的高清晰度圖像；價(jià)格不貴；實(shí)時(shí)性能較高的車牌識(shí)別系統(tǒng)通常采用攝像機(jī)作為采集設(shè)備，如超速檢測系統(tǒng)。目前，國內(nèi)公路監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)淘汰了攝像機(jī)，轉(zhuǎn)而采用了高清晰度攝像機(jī)。
其次，對(duì)采集到的車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理是車牌識(shí)別系統(tǒng)中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。在車牌圖像采集和輸入過程中，由于外部復(fù)雜環(huán)境因素的影響，圖像的清晰度可能會(huì)包含不同程度的噪聲圖像，而且攝像機(jī)的角度也會(huì)導(dǎo)致車牌傾斜、變形或缺陷的現(xiàn)象。車牌識(shí)別的預(yù)處理效果直接影響到車牌識(shí)別的準(zhǔn)確性和速度。經(jīng)過預(yù)處理后，不僅可以去除圖像噪聲，提高圖像質(zhì)量，減少其對(duì)車牌識(shí)別的負(fù)面影響，而且可以減少系統(tǒng)占用的存儲(chǔ)空間，提高識(shí)別速度。
第三，車牌識(shí)別技術(shù)的核心在于三個(gè)階段：車牌定位、字符分割和字符識(shí)別。不同車牌識(shí)別算法的差異主要集中在這里。車牌識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)的知識(shí)主要是數(shù)學(xué)圖像處理技術(shù)，其中車牌定位算法和字符分割算法主要應(yīng)用于數(shù)字圖像處理中的圖像預(yù)處理和圖像分割，而字符識(shí)別算法主要涉及模式識(shí)別技術(shù)。
第四，圖像分割是數(shù)字圖像處理和現(xiàn)代圖像處理的核心技術(shù)在圖像的研究中，我們通常只對(duì)圖像的某一部分感興趣，我們的這一部分稱為前景，另一部分稱為背景，前景對(duì)應(yīng)于圖像中具有獨(dú)特信息的區(qū)域。在車牌識(shí)別中，為了分析圖像中的車牌信息，需要將車牌區(qū)域與圖像分離，圖像分割是通過一系列算法將車牌信息與車輛圖像背景分離的過程。
第五，模式識(shí)別的目的是對(duì)對(duì)象進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類和擬合。從廣義上講，凡是能分辨出相同或相似并能被觀察到的事物，都可以稱為模式；從狹義上講，車牌字符的識(shí)別就是統(tǒng)計(jì)不同字符的特征信息，進(jìn)行分類，然后通過分類器對(duì)車牌字符進(jìn)行分類，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)字符的識(shí)別模式識(shí)別技術(shù)用于字符識(shí)別是一種基于已知字符信息的自動(dòng)識(shí)別過程。
