車牌識別主要涉及7個基礎算法：
1）車牌定位——負責發現和隔離圖像中的車牌；
2）車牌方向和大小——補償車牌傾斜和調整至需要的分辨率；
3）歸一化——調整圖像亮度和對比度；
4）字符分割——找到車牌上的每個字符；
5）光學字符識別；
6）句法/幾何分析——檢查違反特定國家規則的字符和位置；
7）通過多個字段/圖像識別的平均值生成一個更可靠或更可信的結果。尤其當每張圖可能包含反射光，部分遮擋或其他臨時影響。
結合我國國情，目前車牌識別技術的難點有：
1、汽車牌照組成比較複雜，漢字+字母+數據混合，不只有英文字母和阿拉伯數字，還有漢字，識別難度比較大；
2、顏色種類多，車牌格式多。我國車牌顏色大致有四種：黃底黑字、藍底白字、白底黑字、黑底白字；車牌格式包括民用車牌、武警車牌、軍車車牌、外交車牌、特種車牌、消防車牌等等。
3、文件分辨率低，通常由於車牌較遠，有時是由於低端相機導致的；
4、車牌懸掛位置不固定。由於不同汽車品牌公司出產的汽車型號和外形各有不同，每輛車的車牌懸掛位置也不一樣；
5、圖像模糊，尤其是運動模糊；
6、由於強光，反射或陰影造成的光照和對比度較差；
7、車牌(部分)遮擋，通常是拖車杆或車牌上的汙漬；
解決方案
智谷聯利用圖像處理技術，自主研發ZKC-OCR車牌識別算法，車牌圖像適應能力強，1~3米距離內準確識別採集車輛牌照，支持大陸各類通用車牌。根據國內車牌特點，配套專用的車牌輸入法，人性化設計，更加方便實用。
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