车牌识别一体机因为拥有自主研发的车牌识别算法，所以会一直更新升级，可以长期良好地一直保持最优异的识别状态。车牌识别一体机过程包括图像采集、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运算。



以下是车牌识别一体机车牌识别算法的详细介绍。

1.图像采集

一般根据车辆检测方式的不同可分为两种，一种是静态模式下的图像采集，通过车辆触发地感线圈、红外或雷达等装置，给相机一个触发信号，相机在接收到触发信号后会抓拍一张图像，另一种是视频模式下的图像采集，外部不需要任何触发信号，相机会实时地记录视频流图像。

2.预处理

一般会根据对现场环境和已经拍摄到的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、自动逆光处理、自动过爆处理等，并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。

3.车牌定位

车牌定位方法一般会依据纹理特征、颜色特征和形状特征等信息，采用投影分析、连通域分析、机器学习等算法检测车牌，为了提高定位的准确率和提高识别速度，一般的车牌识别系统都会设计一个外部接口，让用户自己根据现场环境设置不同的识别区域。

5.字符分割

字符分割的主要思路是基于车牌的二值化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、字符间间隔等信息，一方面把单个字符分别提取出来，也包括粘连和断裂字符等特殊情况的处理；另一方面把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。一般采用的算法有：连通域分析、投影分析，字符聚类和模板匹配等。

6.字符识别

目前比较流行的字符识别算法有：模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法和Adaboost分类法等。模板匹配法的优点是识别速度快、方法简单，缺点是对断裂、污损等情况的处理有一些困难。

7.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。