車牌定位與車牌字符識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的日益發(fā)展,各種車輛迅速增加,在改變?nèi)藗兩畋憷耐瑫r(shí),也引發(fā)了許多問題。采用智能交通管理系統(tǒng)(ITS)己成為當(dāng)前公路交通、城市交通管理的主要手段和發(fā)展方向,而車牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)又是智能交通管理系統(tǒng)中的核心部分。一個(gè)典型的車牌識(shí)別系統(tǒng)由三部分組成:車牌定位,車牌字符分割,車牌字符識(shí)別。本文的研究重點(diǎn)主要集中在車牌定位及車牌字符識(shí)別這兩個(gè)部分:
　　 1、車牌定位。針對(duì)成像過程的光照影響以及車牌污損等對(duì)車牌檢測(cè)干擾較大等

2、情況,提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車牌定位方法。該算法首先將車牌彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像并進(jìn)行增強(qiáng)和去噪處理,然后用基于Harr-Like特征的Adaboost級(jí)聯(lián)分類器得到候選車牌區(qū)域,最后用帶后驗(yàn)概率輸出的支持向量機(jī)對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行校驗(yàn),得到最終定位結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法對(duì)于含車牌的圖像和不含車牌的圖像均能獲得較好的檢測(cè)定位效果,具有較強(qiáng)的魯棒性和較好的實(shí)用性。
　　 2、車牌字符識(shí)別。提出了一種針對(duì)灰度車牌字符圖像的識(shí)別方法