隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展車牌識別功能也越來越強(qiáng)，車牌字符識別是車牌識別系統(tǒng)的最后一步，也是最重要的一步。字符識別的準(zhǔn)確性直接影響車牌識別系統(tǒng)的性能。

車牌識別系統(tǒng)采用視頻檢測模式構(gòu)建。要求能夠?qū)崟r監(jiān)測車輛闖紅燈、不按導(dǎo)向車道行駛、不按規(guī)定車道行駛、逆行等違法行為可以同時檢測，對違法車輛的捕獲率白天為90%，晚上為85%，非法車輛的捕獲效率為80%，這意味著車牌識別系統(tǒng)真的很強(qiáng)大。

傳統(tǒng)的車牌字符識別方法包括基于模板匹配的字符識別方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別方法、基于字符特性的識別方法、基于統(tǒng)計(jì)分類器的字符識別方法等。

一種新的基于HOG功能的車牌識別攝像機(jī)字符識別方法。HOG功能側(cè)重于同構(gòu)形狀信息分布，在抵御同構(gòu)形狀變化方面具有明顯的優(yōu)勢。使用字符形狀信息可以更好地識別字符，車牌經(jīng)常弄臟，字符可以表示不同程度的變形、模糊、斷裂，但基本上可以保留字符形狀，利用形狀信息有效克服外部環(huán)境的干擾。

該算法首先提取字符圖像的HOG特征，將特征轉(zhuǎn)換為“叭”二進(jìn)制代碼，并對字符圖像的“指紋”信息進(jìn)行表征。轉(zhuǎn)換為“叭”二進(jìn)制代碼，不僅能抵抗噪聲干擾，還能減少噪聲對識別的影響，識別速度快，特征之間的距離計(jì)算可以通過外部或操縱進(jìn)行。

要識別的文字圖像時，“圖案”信息將與文字模板庫中的“指紋”信息進(jìn)行比較，以查找距離最小的文字模板。與此字符模板對應(yīng)的類別是字符識別結(jié)果�；�于HOG特征的字符識別算法具有較高的字符識別精度、較強(qiáng)的字符噪聲抗干擾能力、識別速度快、有廣闊的應(yīng)用前景。

車牌識別攝像頭捕捉到的照片清晰地反映了車牌號、漢字、車型、裝載貨物等車輛的所有特征，通過事故追蹤、刑事調(diào)查等公安工作，可以通過車牌識別系統(tǒng)提供更全面、更準(zhǔn)確的依據(jù)。