車輛識別是根據機器視覺和計算機視覺基礎理論，對帶有車輛號牌的圖片開展剖析解決，進而明確車牌在圖片中的部位，并進一步獲取和鑒別出文字標識符。車輛識別全過程包含文本收集、車牌號精準定位、標識符切分、圖像識別等一系列優化算法計算，其運作步驟如下所示:

圖象收集;

根據模擬攝像機或監控攝像機對往日汽車開展即時、無間斷紀錄、收集。

車牌號精準定位:

車牌號精準定位的精準是否立即決策背后的標識符切分和鑒別實際效果，是改變全部車輛識別率的主要要素。車牌號精確定位優化算法的優劣，由車牌號診斷率來評定，現階段目前市面上優質的車牌識別系統，診斷率能做到99%以上。其關鍵是運用車牌號地區的紋路特點，開展車牌號精準定位，常見的車牌號檢驗優化算法包含:運用梯度方向信

息投射統計分析;運用小波分析作切分;車牌號地區掃描儀連線優化算法;運用地區特點練習支持向量機的方式等。這種優化算法各有利弊，怎樣從繁雜情景中提煉出平穩靠譜的車牌號地區是一個難題。

標識符切分:

在圖片中精準定位出車牌號地區后，根據灰度級化、灰度拉申、二值化、政治化等解決，進- -步精準定位標識符地區，隨后依據標識符規格特點明確提出動態性模版法開展標識符切分，并將標識符尺寸開展歸一化處理。

圖像識別:

對切分后的字符串開展調整圖片大小、svm算法，得到特殊標識符的表達方式，隨后根據支持向量機就可以對標識符開展鑒別，常見的隨機森林算法有神經元網絡，SVM等。

以上便是車輛識別生產廠家我為您解讀的車牌識別軟件基本原理，期待對有興趣或是想掌握在其中原理的小伙伴有一定的協助。