基于視頻的自然場景下車牌識別技術(shù)研究.pdf

1、車牌識別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)的一個重要組成部分，在車輛收費管理、出行時間測量、公共停車場安全防盜管理、機場、港口等出入口車輛管理、道口檢查站車輛監(jiān)控、小區(qū)車輛管理、闖紅燈等違章車輛監(jiān)控、交通流量檢測、交通控制與誘導(dǎo)、被盜車輛及特種車輛的鑒別等場合中發(fā)揮著重要作用。雖然對于車牌識別技術(shù)已經(jīng)有較多的研究，但是自然場景中，由于天氣、光照、拍攝角度、拍攝地點以及磨損變形等因素的影響，實時準(zhǔn)確的視頻車牌識別仍然面臨很大的挑戰(zhàn)。
　　本文設(shè)計并

2、實現(xiàn)了一個自然場景下的視頻車牌識別系統(tǒng)，主要工作包括車牌定位、車牌和字符校正、字符分割和字符識別幾個方面。
　　(1)在車牌定位階段，提出了一種由粗到精的車牌檢測方法。首先，利用車牌所設(shè)定的底色特性，用RGB顏色空間信息對車牌區(qū)域進行粗定位；其次，對車牌圖像和自然場景圖像進行分類深度學(xué)習(xí)，用深度學(xué)習(xí)分類器對粗定位的候選區(qū)域?qū)崿F(xiàn)精定位，該方法可以快速準(zhǔn)確地定位車牌區(qū)域。
　　(2)由于非正面拍攝導(dǎo)致的車牌傾斜，以及車牌褶皺等原

3、因?qū)е碌能嚺粕系母鱾€字符不嚴(yán)格局限在一個平面上引起透視畸變，本文首先采用Hough變換估計車牌的傾斜角度從而對車牌進行水平校正，并提出一種投影寬度最小化的字符校正方法，對分割出的單個字符進行了進行透視畸變校正。
　　(3)在字符分割部分，采用基于投影輪廓的字符分割方法，解決因字符粘連和字符斷裂造成字符分割不準(zhǔn)確的問題。
　　(4)在字符識別階段，本文根據(jù)字符的類型，分別設(shè)計了漢字分類器和字母、數(shù)字的混合分類器。對于漢字字符提