基于視頻的車輛檢測(cè)及車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究.pdf

1、預(yù)防交通事故和減少交通阻塞成為現(xiàn)今各大城市面臨的交通難題，為了實(shí)現(xiàn)有效的交通管理，以計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)、視頻監(jiān)控等現(xiàn)代技術(shù)相結(jié)臺(tái)的智能交通數(shù)字系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，基于視頻的車輛檢測(cè)和車牌識(shí)別系統(tǒng)可以大大提高車輛管理的工作效率，加速交通管理自動(dòng)化和智能化的步伐。
　　 本文針對(duì)智能交通系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)，包括運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)、車牌定位、字符分割與識(shí)別進(jìn)行了研究。闡述了視頻對(duì)象分割提取的重要性，分析了車輛檢測(cè)技

2、術(shù)的特點(diǎn)，比較了幾種經(jīng)典的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。提出了自適應(yīng)背景更新的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，從攝像機(jī)獲取連續(xù)三幀圖像，進(jìn)行對(duì)稱差分，將得到的兩幅差分圖像進(jìn)行與運(yùn)算，提取出中間幀圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的形狀輪廓。再將中間幀和當(dāng)前背景進(jìn)行幀間差分，目的是修正差分圖像，進(jìn)而檢測(cè)出準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)區(qū)域。為了獲得變化的背景，給出了長(zhǎng)期背景更新和短期背景更新兩類更新方案。長(zhǎng)期背景更新是為了配合短期背景更新，使其在無法適應(yīng)外界環(huán)境變化時(shí)，自動(dòng)更新短期背景，校正短期背景的誤

3、判。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，改進(jìn)的算法能準(zhǔn)確地提取運(yùn)動(dòng)車輛，對(duì)光照等外界環(huán)境的變化有較強(qiáng)的適應(yīng)能力，具有運(yùn)算量小，實(shí)時(shí)性佳的特點(diǎn)。通過提取視頻圖像序列中的關(guān)鍵幀，進(jìn)行基于形態(tài)學(xué)的車牌初定位處理。初定位采用改進(jìn)的Top-Hat形態(tài)學(xué)運(yùn)算進(jìn)行圖像增強(qiáng)、去除車牌背景區(qū)域，并使用OSTU算法二值化灰度圖像，使用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，接著利用提出的圖像像素偏移相或的方法，形成連通區(qū)域，最后用形態(tài)學(xué)方法去噪,完成車牌的初定位，并得到幾個(gè)車牌候選區(qū)；接

4、著二值化該區(qū)域，綜合多種特征信息進(jìn)行融合處理(面積、長(zhǎng)寬比以及垂直投影特征值)，對(duì)存在字符傾斜的車牌，采用直線擬合的方法傾斜矯正，完成車牌的精確定位；接著將車牌分割為標(biāo)準(zhǔn)大小的單個(gè)字符，由于車牌字符位置分布有一定的規(guī)律，采用投影分析的方法，找出字符的中心位置，分割車牌；字符識(shí)別采用改進(jìn)的基于序貫相似性檢測(cè)的模板匹配算法，建立標(biāo)準(zhǔn)模板庫(kù)，對(duì)字符特征提取，用改進(jìn)的方法實(shí)現(xiàn)模板匹配，輸出識(shí)別后的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明，采用的車牌識(shí)別算法具有魯棒性佳、