現(xiàn)在已經(jīng)有許多小區(qū)和停車場等公共停車的地方拋棄了老式的需要人手工放行的道閘，而是開始使用無人值守就能自動放行的自動車牌識別系統(tǒng)，保安再也不用辛苦的登記放行，車主也不用再將手伸出窗外艱難的刷卡或是停車等待，那么車牌智能識別道閘到底是什么原理在工作呢？

   飛宇的車牌識別系統(tǒng)是基于圖像分割和圖像識別理論，對含有車輛號牌的圖像進行分析處理， 從而確定牌照在圖像中的位置，并進一步提取和識別出文本字符。那么接下來電動車充電站就一步步為您解釋，車牌識別道閘到底是怎么工作的呢？

   第一步：

   圖像采集： 通過高清攝像抓拍主機對卡口過車或車輛違章行為進行實時、不間斷記錄、采集。

   第二步：

   預處理： 圖片質(zhì)量是影響車輛識別率高低的關(guān)鍵因素，因此，需要對高清攝像抓拍主機采集到的原始圖像進行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調(diào)整等處理。

   第三步：

   車牌定位： 車牌定位的準確與否直接決定后面的字符分割和識別效果，是影響整個車牌識別率的重要因素。其核心是紋理特征分析定位算法，在經(jīng)過圖像預處理之后的灰度圖像上進行行列掃描，通過行掃描確定在列方向上含有車牌線段的候選區(qū)域，確定該區(qū)域的起始行坐標和高度，然后對該區(qū)域進行列掃描確定其列坐標和寬度，由此確定一個車牌區(qū)域。通過這樣的算法可以對圖像中的所有車牌實現(xiàn)定位。

   第四步：

   字符分割： 在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理，進一步精確定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征提出動態(tài)模板法進行字符分割，并將字符大小進行歸一化處理。

   第五步：

   字符識別： 對分割后的字符進行縮放、特征提取，獲得特定字符的表達形式，然后通過分類判別函數(shù)和分類規(guī)則，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別，就可以識別出輸入的字符圖像。

   最后一步：

   結(jié)果輸出：將車牌識別的結(jié)果以文本格式輸出。

   無人智能系統(tǒng)開發(fā)及應用市場剛剛起步，競爭相對較小，全國開發(fā)此類系統(tǒng)的企業(yè)屈指可數(shù)，諸多都處于模仿開發(fā)階段，項目行業(yè)科技壁壘還未出現(xiàn)，昱瑾科技針對軟硬件開發(fā)投入的資本、人力都讓飛宇的電動車充電樁、自動車牌識別系統(tǒng)、停車機器人等這些無人系統(tǒng)遙遙領(lǐng)先。