隨著科技的發(fā)展，內(nèi)蒙古車牌識別功能越來越強大，而車牌字符識別是車牌識別系統(tǒng)的一步，也是重要的一步。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)采用視頻檢測方式構(gòu)建。要求能夠?qū)囕v闖紅燈、不在引導(dǎo)道行駛、不按規(guī)定車道行駛、走錯路等違法行為進行實時監(jiān)控，這意味著車牌識別系統(tǒng)真的很強大。

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、基于字符特征的識別方法和基于統(tǒng)計分類器的字符識別方法。

基于HOG函數(shù)的車牌識別攝像機字符識別新方法HOG函數(shù)側(cè)重于同構(gòu)形狀信息分布，在抵抗同構(gòu)形狀變化方面優(yōu)勢明顯。使用字符形狀信息可以更好地識別字符，車牌往往很臟，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的形狀，并且可以利用形狀信息來有效克服外界環(huán)境的干擾。

該算法先提取字符圖像的HOG特征，將特征轉(zhuǎn)換為“Bah”二進制碼，表征字符圖像的“指紋”信息。轉(zhuǎn)換為“Bah”二進制碼，既能抗噪聲干擾，又能降低噪聲對識別的影響，識別速度快，特征間距離計算可通過外部或操縱進行。

當(dāng)要識別文本圖像時，會將“圖案”信息與文本模板庫中的“指紋”信息進行比較，找到距離小的文本模板。該字符模板對應(yīng)的類別即為字符識別結(jié)果?；贖OG特征的字符識別算法，字符識別準(zhǔn)確率高，抗字符噪聲干擾能力強，識別速度快，具有廣闊的應(yīng)用前景。

車牌識別攝像頭拍攝的照片清晰反映了車輛的車牌號、漢字、型號、裝載貨物等所有特征。通過事故追蹤、刑偵等公安工作通過車牌識別系統(tǒng)可以提供更、更準(zhǔn)確的依據(jù)。