在自然環(huán)境中，汽車圖像背景復(fù)雜，光照不均勻。如何準(zhǔn)確地確定自然背景中的車牌區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過(guò)程的關(guān)鍵。首先對(duì)采集的視頻圖像進(jìn)行大范圍搜索，找到一些符合車牌特征的區(qū)域作為候選區(qū)域。然后，對(duì)這些候選區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步的分析和判斷。在選擇合適區(qū)域作為車牌區(qū)域，并從圖像中分離出來(lái)。

蘇州車牌識(shí)別系統(tǒng)主要包括模板匹配算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴?，首先對(duì)分割后的字符進(jìn)行二值化，并縮放到字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小。然后，將它們與所有模板進(jìn)行匹配，并選擇匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先提取字符的特征，然后用獲得的特征訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接將圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)會(huì)自動(dòng)提取特征，直到識(shí)別出結(jié)果。

車牌區(qū)域定位完成后，將車牌區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符的垂直投影，不可避免地要在字符之間或字符內(nèi)部的間隙處接近局部小值，這個(gè)位置要滿足車牌的字符書(shū)寫(xiě)格式、字符、大小限制等一些條件。垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有很好的效果。

車牌識(shí)別系統(tǒng)云臺(tái)攝像機(jī)通過(guò)抑光遮擋、電子快門(mén)調(diào)節(jié)、寬動(dòng)態(tài)功能等方式抓拍車牌。

強(qiáng)光遮擋：在低照度彩色相機(jī)的基礎(chǔ)上，通過(guò)軟件的功能遮擋圖像較亮的部分。

車牌識(shí)別系統(tǒng)作為智能交通領(lǐng)域中確定車輛身份的重要手段，車牌識(shí)別技術(shù)在實(shí)現(xiàn)交通的智能化管理中發(fā)揮了巨大的作用，并滲透到各項(xiàng)工作中。