特種車牌識別方法研究.pdf

1、汽車牌照識別(CarLicensePlateRecognition，CLPR)是智能交通系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)，在自動收費(fèi)、車流監(jiān)控、電子警察等方面有著廣泛的應(yīng)用。目前牌照識別技術(shù)在近年有了飛速的發(fā)展，國內(nèi)也推出了一些實(shí)用的系統(tǒng)，但由于問題的復(fù)雜性和困難性，目前仍存在一些需要解決的問題，如一般的車牌識別系統(tǒng)只著重于常規(guī)車牌的理解和識別，而較少考慮格式和一般牌照不統(tǒng)一的軍、警特種車牌，由于我國的國情，實(shí)際上存在大量的此類特種車牌。因此，對特種

2、牌照識別方法的研究，對于完善牌照識別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)公路交通的自動控制與管理具有重大的意義?？紤]到特種車牌在牌照大小，牌照字符位置及秩序排列等方面與一般車牌的差異，本論文對車牌的定位、字符分割等技術(shù)方面作了深入的研究，并結(jié)合具體應(yīng)用，提出了一些新的方法。 論文主要內(nèi)容包括以下幾點(diǎn)：在車牌定位方面，提出了運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法來確定車牌區(qū)域，根據(jù)大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果給出了適合車牌定位的結(jié)構(gòu)元素。此方法不僅能夠很好地處理由單行字符組成的車牌，同樣也

3、可適用于由雙排字符組成的車牌，對于車輛距攝像頭的距離不同，造成所攝牌照區(qū)域大小有差異的情況，也能很好地處理，顯示了較好的應(yīng)用前景。由于結(jié)構(gòu)元素的大小和車牌中字符的大小存在一定的關(guān)系，因此為了進(jìn)一步提高基于形態(tài)學(xué)的車牌定位方法的精度和適用性，應(yīng)嘗試運(yùn)用自適應(yīng)的形態(tài)學(xué)處理方法來處理。 在車牌字符切分方面，充分利用特種車牌的先驗(yàn)知識和基于輪廓垂直投影分析的方法，提出基于區(qū)域分裂與合并的字符切分方法。同時對特種車牌進(jìn)行了分類，依據(jù)不同類

4、別車牌的字符數(shù)目、字符位置排列的不同，將特種車牌分為四類，進(jìn)而分別處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明此算法具有較高的準(zhǔn)確率。 在車牌字符的識別方面，把基于Fisher最佳鑒別變換的最佳鑒別矢量特征的方法運(yùn)用于字符的識別上，并提取了車牌字符的具有不相關(guān)性的最佳鑒別特征。由于特種車牌字符數(shù)量有限，特別是漢字字符數(shù)量少，屬小樣本問題，故提出采用基于領(lǐng)域的降維方法來降低原始圖象的維數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明此對數(shù)字字符具有很高的識別率，對英文字母字符的識別率略低