徐州車牌識別系統的原理及技術實現方式如下：

　　一、系統原理

　　車牌識別系統主要是通過數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，從而識別出車輛的車牌號碼、顏色等信息。

　　二、技術實現

　　車輛檢(jian)(jian)(jian)(jian)測：可(ke)采用(yong)(yong)埋(mai)地(di)線(xian)圈(quan)檢(jian)(jian)(jian)(jian)測、紅外(wai)檢(jian)(jian)(jian)(jian)測、雷(lei)達檢(jian)(jian)(jian)(jian)測技(ji)術、視(shi)頻(pin)檢(jian)(jian)(jian)(jian)測等多種方式來判斷車輛是否進(jin)入監測區域。其(qi)中(zhong)視(shi)頻(pin)檢(jian)(jian)(jian)(jian)測方式應用(yong)(yong)較(jiao)為廣泛(fan)，它(ta)通過(guo)對視(shi)頻(pin)圖像(xiang)的(de)分(fen)析處理，無(wu)需破壞路(lu)面、附加外(wai)部檢(jian)(jian)(jian)(jian)測設備等，且更適合移動(dong)式、便攜式應用(yong)(yong)，但需要系統具備較(jiao)高的(de)處理速度和優良的(de)算法，以(yi)保證在(zai)基本(ben)不丟幀(zhen)的(de)情況下實現圖像(xiang)采集與處理。

　　圖(tu)像采集：通(tong)常使用(yong)高清攝像機等設備來抓(zhua)拍車(che)輛的(de)(de)圖(tu)像或視頻(pin)序列(lie)。采集到的(de)(de)圖(tu)像質量會直接影響后續的(de)(de)識(shi)別效果(guo)，因(yin)此需要保證攝像機的(de)(de)安裝位(wei)置、角度、焦距(ju)等參數的(de)(de)合理(li)性(xing)，以(yi)獲取清晰、完整的(de)(de)車(che)輛及(ji)車(che)牌圖(tu)像。

　　圖像(xiang)預處理：對采集到的(de)圖像(xiang)進(jin)行去噪、增(zeng)強(qiang)、校正、灰度化、二(er)值化等操作，以提(ti)高圖像(xiang)的(de)清晰度和(he)質(zhi)量，便于(yu)后(hou)續的(de)車牌定位和(he)字符識別。例如通過噪聲過濾去除(chu)圖像(xiang)中的(de)干(gan)擾(rao)信息，利用自動(dong)白平衡(heng)、自動(dong)曝光(guang)、伽馬(ma)校正等技術調整(zheng)圖像(xiang)的(de)亮度和(he)對比度，以及通過邊緣增(zeng)強(qiang)算法突出車牌的(de)邊緣特征等。

　　車(che)牌(pai)定(ding)位：依據車(che)牌(pai)的(de)(de)(de)顏色、形(xing)狀、紋理(li)等(deng)特征，運用(yong)(yong)圖像處理(li)技術如邊緣檢測、顏色分割、形(xing)態(tai)學(xue)(xue)變(bian)(bian)換等(deng)，從整幅(fu)圖像中準確找到車(che)牌(pai)的(de)(de)(de)位置。常(chang)見的(de)(de)(de)方法(fa)包括基于顏色特征的(de)(de)(de)定(ding)位算(suan)法(fa)，通過提取車(che)牌(pai)區(qu)域的(de)(de)(de)特定(ding)顏色特征，對圖像進(jin)行二(er)值(zhi)化和形(xing)態(tai)學(xue)(xue)變(bian)(bian)換后(hou)選(xuan)取符合條件的(de)(de)(de)區(qu)域作為車(che)牌(pai)區(qu)域;基于深度學(xue)(xue)習的(de)(de)(de)定(ding)位算(suan)法(fa)，利用(yong)(yong)卷積(ji)神經(jing)網絡等(deng)模(mo)型自動學(xue)(xue)習和識(shi)別(bie)車(che)牌(pai)的(de)(de)(de)特征，實(shi)現更精準的(de)(de)(de)定(ding)位。

　　字(zi)符(fu)分(fen)割(ge)：在確定車牌位置后，需(xu)要(yao)將車牌上(shang)的(de)(de)(de)字(zi)符(fu)逐個分(fen)離出來(lai)。常用的(de)(de)(de)字(zi)符(fu)分(fen)割(ge)方(fang)法(fa)(fa)有垂直投(tou)影(ying)(ying)法(fa)(fa)、基于形態學(xue)變換(huan)的(de)(de)(de)方(fang)法(fa)(fa)等。垂直投(tou)影(ying)(ying)法(fa)(fa)是根據(ju)字(zi)符(fu)在垂直方(fang)向上(shang)的(de)(de)(de)投(tou)影(ying)(ying)特(te)點(dian)，在投(tou)影(ying)(ying)的(de)(de)(de)局部更小值(zhi)附近進(jin)行(xing)分(fen)割(ge);基于形態學(xue)變換(huan)的(de)(de)(de)方(fang)法(fa)(fa)則是通過對(dui)字(zi)符(fu)區域(yu)進(jin)行(xing)膨脹(zhang)和腐蝕等操作(zuo)，得到清晰的(de)(de)(de)字(zi)符(fu)輪廓(kuo)，再依據(ju)字(zi)符(fu)尺寸等特(te)征進(jin)行(xing)分(fen)割(ge)。

　　字(zi)(zi)符(fu)(fu)(fu)識別：主要運用(yong)機器學習算(suan)法和模(mo)式匹(pi)配(pei)技(ji)術，將分割出的(de)(de)字(zi)(zi)符(fu)(fu)(fu)與預存(cun)的(de)(de)字(zi)(zi)符(fu)(fu)(fu)模(mo)板進行(xing)(xing)比對(dui)(dui)，從而確定車(che)牌上(shang)的(de)(de)字(zi)(zi)符(fu)(fu)(fu)內容 。常見的(de)(de)字(zi)(zi)符(fu)(fu)(fu)識別方法包(bao)括基(ji)于模(mo)板匹(pi)配(pei)算(suan)法和基(ji)于人(ren)工(gong)神經網(wang)絡(luo)算(suan)法。基(ji)于模(mo)板匹(pi)配(pei)算(suan)法先將分割后的(de)(de)字(zi)(zi)符(fu)(fu)(fu)二值化并縮(suo)放至(zhi)與字(zi)(zi)符(fu)(fu)(fu)數據(ju)庫中模(mo)板相同的(de)(de)大小(xiao)，然后與所有模(mo)板進行(xing)(xing)匹(pi)配(pei)，選擇(ze)更佳匹(pi)配(pei)結果;基(ji)于人(ren)工(gong)神經網(wang)絡(luo)的(de)(de)算(suan)法可先對(dui)(dui)字(zi)(zi)符(fu)(fu)(fu)進行(xing)(xing)特(te)征(zheng)提取，再用(yong)所獲特(te)征(zheng)訓練神經網(wang)絡(luo)分配(pei)器，或直(zhi)接將圖像輸入網(wang)絡(luo)，由(you)網(wang)絡(luo)自動實現特(te)征(zheng)提取和識別。