索威爾汽車牌照號碼自動識別系統是指能夠檢測到受監控路面的車輛并自動提取車輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯數字及號牌顏色）進行處理的技術。車牌識別是現代智能交通系統中的重要組成部分之一，應用十分廣泛。它以數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車唯一的車牌號碼，從而完成識別過程。通過一些后續處理手段可以實現停車場收費管理，交通流量控制指標測量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動化監管、闖紅燈電子警察、公路收費站等等功能。對于維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現交通自動化管理有著現實的意義。

汽車牌照號碼是車輛的唯一“身份”標識，牌照自動識別技術可以在汽車不作任何改動的情況下實現汽車“身份”的自動登記及驗證，這項技術已經應用于公路收費、停車管理、稱重系統、交通誘導、交通執法、公路稽查、車輛調度、車輛檢測等各種場合。

車輛出入管理

將車牌識別設備安裝于出入口，記錄車輛的牌照號碼、出入時間，并與自動門、欄桿機的控制設備結合，實現車輛的自動管理。應用于停車場可以實現自動計時收費，也可以自動計算可用車位數量并給出提示，實現停車收費自動管理節省人力、提高效率。應用于智能小區可以自動判別駛入車輛是否屬于本小區，對非內部車輛實現自動計時收費。在一些單位這種應用還可以同車輛調度系統相結合，自動地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況。

索威爾汽車牌照號碼自動識別流程：

索威爾汽車牌照號碼自動識別系統是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、

索威爾汽車牌照顏色自動識別的模式識別技術，其硬件基礎一般包括觸發設備（監測車輛是否進入視野）、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼的處理機（如計算機）等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。索威爾汽車車牌識別系統還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統應包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出汽車牌照位置，再將汽車牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成汽車牌照號碼輸出。　索威爾汽車車輛檢測：

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發位置、節省開支，而且更適合移動式、便攜式應用的要求。

系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用優秀的算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度。　索威爾汽車牌照號號碼識別

為了進行汽車車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：

1) 汽車牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

2) 汽車牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；

3) 汽車牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，最終組成汽車牌照號碼。

索威爾汽車車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。

1)汽車牌照定位

自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，最后選定一個最佳的區域作為牌照區域，并將其從圖象中分離出來。

2) 汽車牌照字符分割

完成汽車牌照區域的定位后，再將汽車牌照區域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部最小值的附近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

3) 汽車牌照字符識別字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇最佳匹配作為結果。基于人工神經網絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。

實際應用中，索威爾汽車牌照車牌號碼識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識別。

部分成功案例如下：

揚州某小區車牌識別系統項目

新疆大巴扎車牌識別停車場系統項目

新疆歐景茗苑車牌識別收費項目

深圳橄欖鵬苑小區智能停車場系統項目

深圳南新苑停車場車牌識別系統項目

深圳寶安區碧海城購物中心停車場車牌識別系統項目

深圳市龍華東吳集團停車場車牌識別系統項目

深圳市福田水榭花都車牌識別停車場管理系統項目

深圳市信拓花園停車場車牌識別系統項目

深圳市羅湖區湖景花園停車場車牌識別系統項目

深圳市信拓大廈停車場車牌識別系統項目

中國移動天津分公司車牌識別停車場收費管理系統項目

東莞寮步國際汽車城車牌識別系統項目