车牌识别主要涉及7个基础算法：
1）车牌定位——负责发现和隔离图像中的车牌；
2）车牌方向和大小——补偿车牌倾斜和调整至需要的分辨率；
3）归一化——调整图像亮度和对比度；
4）字符分割——找到车牌上的每个字符；
5）光学字符识别；
6）句法/几何分析——检查违反特定国家规则的字符和位置；
7）通过多个字段/图像识别的平均值生成一个更可靠或更可信的结果。尤其当每张图可能包含反射光，部分遮挡或其他临时影响。
结合我国国情，目前车牌识别技术的难点有：
1、汽车牌照组成比较复杂，汉字+字母+数据混合，不只有英文字母和阿拉伯数字，还有汉字，识别难度比较大；
2、颜色种类多，车牌格式多。我国车牌颜色大致有四种：黄底黑字、蓝底白字、白底黑字、黑底白字；车牌格式包括民用车牌、武警车牌、军车车牌、外交车牌、特种车牌、消防车牌等等。
3、文件分辨率低，通常由于车牌较远，有时是由于低端相机导致的；
4、车牌悬挂位置不固定。由于不同汽车品牌公司出产的汽车型号和外形各有不同，每辆车的车牌悬挂位置也不一样；
5、图像模糊，尤其是运动模糊；
6、由于强光，反射或阴影造成的光照和对比度较差；
7、车牌(部分)遮挡，通常是拖车杆或车牌上的污渍；
解决方案
智谷联利用图像处理技术，自主研发ZKC-OCR车牌识别算法，车牌图像适应能力强，1~3米距离内准确识别采集车辆牌照，支持大陆各类通用车牌。根据国内车牌特点，配套专用的车牌输入法，人性化设计，更加方便实用。
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