卡口、高速車牌檢測與信息處理應(yīng)用研究.pdf

1、論文主要研究在實際復(fù)雜環(huán)境中汽車圖像檢測與汽車牌照識別中的車牌圖像處理與車牌定位算法。 汽車牌照識別系統(tǒng)(LPR)作為一個專用的計算機視覺系統(tǒng)，能自動檢測汽車圖片并從中提取出車牌號碼信息。作為智能交通的一部分正越來越受到人們的重視。然而，系統(tǒng)在實際的復(fù)雜環(huán)境中，由于光照、天氣、車速、圖像背景各種因素的影響，大大限制了汽車圖像檢測和車牌識別的準(zhǔn)確性和識別速度，從而大大制約了該技術(shù)的實用化推廣。 目前國內(nèi)大部分車牌識別研究主

2、要停留在簡單試驗環(huán)境下對車牌識別研究階段，離實際環(huán)境下(主要是卡口、高速)大規(guī)模應(yīng)用還有一段距離。論文從實際出發(fā)，借助大量試驗，具體所做的工作包括： 1．從車牌圖像檢測與信息處理源頭入手，對比簡單試驗環(huán)境下車牌抓拍和實際環(huán)境下保障檢測與抓拍到高質(zhì)量的車輛圖片。通過大量的試驗與現(xiàn)場實際環(huán)境采集，提出了針對車牌信息識別圖像采集標(biāo)準(zhǔn)，包括車牌的大小、位置、清晰度等，并提出一整套方案，通過對圖像采集檢測設(shè)備的選擇與配置調(diào)試，保障在現(xiàn)場復(fù)

3、雜環(huán)境中能夠檢測到符合車牌識別標(biāo)準(zhǔn)的車輛圖片。 2．針對卡口、高速實際現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜，車輛背景多變條件下，為了保障識別效果，根據(jù)車牌識別的特點，對車輛圖片進行預(yù)處理進行研究，包括車輛圖像的灰度化、圖像增強、車輛圖像的二值化、車輛圖像的邊緣檢測內(nèi)容。 3．對車牌的定位技術(shù)進行了初步研究，提出了根據(jù)車牌圖像灰度分布與變化情況下，通過模擬線橫向縱向掃描而快速得出車牌區(qū)域的算法與實際效果。 通過實際應(yīng)用與驗證，通過本文所提