基于視頻圖像的車牌識別技術(shù)研究.pdf

1、基于圖像處理和模式識別技術(shù)的牌照識別系統(tǒng)(license plate recognitionsystem,LPRS)是智能交通管理中的重要研究課題之一,它利用計算機(jī)圖像處理、模式識別和人工智能技術(shù),對視頻交通圖像進(jìn)行處理、分析和識別,從而提取車牌信息,為交通管理、收費(fèi)、調(diào)度、統(tǒng)計提供依據(jù),它的應(yīng)用非常廣泛。概括起來說,牌照識別系統(tǒng)可以有以下幾方面的應(yīng)用:①車輛收費(fèi)管理；②出行時間測量；③公共停車場安全防盜管理；④機(jī)場、港口等出入口車輛管

2、理；⑤道口檢查站車輛監(jiān)控；⑥小區(qū)車輛管理；⑦闖紅燈等違章車輛監(jiān)控；⑧交通流量檢測；⑨交通控制與誘導(dǎo)；⑩被盜車輛及特種車輛的鑒別。
　　 本文在分析了近年來一些典型識別算法的基礎(chǔ)上,最終提出了一有效的算法對車牌進(jìn)行識別。車牌自動識別系統(tǒng)分為車牌定位、車牌字符分割和字符識別三個部分。在車牌定位方面,首先,介紹了車牌定位前的預(yù)處理技術(shù),包括圖像的灰度化、二值化、圖像的邊緣檢測和濾波處理,這些處理可以提高圖像質(zhì)量,突出車牌信息,有利于車

3、牌的定位。接著介紹了幾種常用的車牌定位方法,對這幾種方法進(jìn)行分析,最后本文提出一種改進(jìn)的投影法對車牌進(jìn)行定位。在字符分割方面,介紹了車牌的二值化、幾何校正等各種算法,然后分析了目前常用的車牌字符切分方法,最后提出了基于垂直投影法的字符切分方法,對車牌字符進(jìn)行兩次切分,達(dá)到了很好的效果。在字符識別方面,介紹了目前常用的字符識別方法,在研究了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別方法的基礎(chǔ)上,對其進(jìn)行了改進(jìn),提出了一種改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別方法。