洗車行環(huán)境中車牌號碼識別方法研究.pdf

1、私家車數(shù)量的不斷增長讓洗車業(yè)務(wù)得到了快速的發(fā)展。普通的洗車行內(nèi)部一般采用人工手動對車輛牌照進(jìn)行記錄，而車牌的自動識別可以達(dá)到自動識別會員的目的。洗車行內(nèi)環(huán)境特殊，光照條件差，水霧干擾強，洗車工對號牌時有遮擋，監(jiān)控視頻中車牌區(qū)域圖像面積小，車牌傾斜度大、清晰度地，常規(guī)的車牌識別算法無法適用，因此本文在現(xiàn)有車牌識別技術(shù)研究的基礎(chǔ)上，改進(jìn)方案以實現(xiàn)洗車行環(huán)境下車牌的準(zhǔn)確識別。
　　通過分析在洗車行環(huán)境中進(jìn)行車牌自動識別存在的問題，本文提

2、出了一套適合洗車行環(huán)境中進(jìn)行車牌識別的方法，流程依次為基于多特征的車牌定位、基于混合策略的字符分割、以及基于SVM的字符識別。
　　在車牌定位中，存在洗車行環(huán)境復(fù)雜、洗車人員工作干擾的問題，針對這個問題，先對定位的圖像進(jìn)行ROI區(qū)域提取減少背景信息的干擾;針對洗車行中車牌傾斜度大的問題，采用仿射變換先對圖像進(jìn)行校正后在定位;針對監(jiān)控視頻中車牌區(qū)域圖像面積小的問題，本文提出一種基于連通域篩選的粗定位與基于有色點對搜索的精確定位相結(jié)合

3、的方法;在車牌分割中，針對采集到的洗車行車輛圖像光照條件差、水霧干擾強、清晰度低問題，本文進(jìn)行灰度拉伸處理增強圖像效果，使字符區(qū)域得到突顯;針對定位到車牌圖像存在字符粘連導(dǎo)致投影時投影區(qū)不能直接分離的情況，本文在基于投影的方法下進(jìn)行了改進(jìn)，采用3種不同的模板對投影之后的圖像進(jìn)行分割。在字符識別中，由于漢字本身結(jié)構(gòu)復(fù)雜，加上洗車行內(nèi)部視頻拍攝角度和距離的影響，使得部分處于車牌邊緣的漢字模糊失真，針對這個問題，提出了一種針對于SVM的字符識