基于opencv的車牌識(shí)別系統(tǒng)研究_第1頁(yè)
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1、—百而矸一鈕M辮殺£6杪OI鈕M班赤—疆礦酶邏3Qn——魯槧髟l摘要汽車牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(LPR)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理與模式識(shí)別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的重要研究課題之一。它是在實(shí)現(xiàn)交通管理智能化中扮演著重要角色,在高速公路、城市交通和停車場(chǎng)收費(fèi)等項(xiàng)目的管理中有非常重要的作用。由于我國(guó)使用的GA96式車牌底色復(fù)雜,而且首位字符為漢字字符;與國(guó)外的車牌相比而言具有更高的識(shí)別難度。目前市面上的車牌識(shí)別系統(tǒng)并沒(méi)有廣泛使用,其原因在于市面上針對(duì)

2、我國(guó)車牌的識(shí)別系統(tǒng)還存在著識(shí)別速度慢、對(duì)復(fù)雜背景下車牌無(wú)法識(shí)別等技術(shù)難點(diǎn)?;诂F(xiàn)場(chǎng)自觸發(fā)視頻圖像的車牌識(shí)別系統(tǒng)本身是一個(gè)整體的智能化體系,主要包括圖像采集、車牌定位、車牌傾斜校正、字符分割、字符識(shí)別等工作模塊。本文通過(guò)對(duì)現(xiàn)有資料的搜集、整理,總結(jié)了近年來(lái)國(guó)內(nèi)外在車牌定位分割領(lǐng)域的最新研究成果和進(jìn)展,對(duì)目前的車輛觸發(fā)、車牌定位算法、分割技術(shù)進(jìn)行分析比較,提出了自己的檢測(cè)流程并設(shè)計(jì)了一個(gè)集車牌采集、定位、分割和識(shí)別功能的完整系統(tǒng)。在確定識(shí)別

3、系統(tǒng)的方案以后首先在Maltab平臺(tái)上仿真,然后移植到OPENCV平臺(tái)上運(yùn)行,保證了識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。本文首先分析了汽車圖像的特點(diǎn)和車牌區(qū)域的特征,針對(duì)復(fù)雜自然環(huán)境下的車牌圖像提出了軟件自觸發(fā)的圖像采集方案,然后采用“自底向上切片分區(qū)域,一旦分析出車牌則停止搜索”的最快搜索車牌策略來(lái)定位出車牌。另外一個(gè)比較有特色的策略在于利用了車牌字符分割結(jié)果來(lái)去除偽區(qū)域,即可以利用七個(gè)字符高度差和間距近似的特點(diǎn)來(lái)對(duì)候選車牌進(jìn)行篩選。車牌上字符的分割方

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