不停車收費系統(tǒng)中的車牌識別技術(shù)研究.pdf

1、ETC(電子不停車收費系統(tǒng))是ITS(智能交通系統(tǒng))領(lǐng)域中的一個重要的分支，由于它涉及到交通建設(shè)投資的回收，又是緩解收費站交通堵塞的有效手段，因此許多國家都把ETC作為ITS領(lǐng)域最先投入應用的系統(tǒng)來開發(fā)。本文利用數(shù)字圖像處理技術(shù)來完善不停車收費系統(tǒng)的功能，針對不停車收費系統(tǒng)中的圖像處理，模式識別關(guān)鍵技術(shù)進行了較深入研究。 車牌識別是本文研究的主要內(nèi)容。其中包括圖像預處理，車牌定位，字符分割，字符識別四個部分。常用的定位算法是對全

2、圖進行處理，而在實時監(jiān)控系統(tǒng)中這些算法根本不能滿足實時的要求，本文所提出的定位算法能夠大大減少運算量。通常的字符分割算法如投影法和聚類分析法易受字符粘連的干擾，本文所提出的分割方法很好的解決了這一問題。針對車牌字符圖像的變形、非均勻光照、強噪聲干擾等條件，本文提出了一種基于推廣的一類支持向量機的字符識別方法，該方法具有抗干擾能力強，識別率高等諸多優(yōu)點。 本文主要內(nèi)容如下：1.圖像預處理部分。對本文采用的圖像灰度轉(zhuǎn)換、圖像差分和圖

3、像二值化以及Hough變換算法做了詳細介紹。 2.車牌定位部分。首先采用基于行掃描的車牌粗定位方案粗定位車牌；提出一種基于先驗知識和模板匹配的方法來精確定位車牌。 3.字符分割部分。首先提出基于行掃描跳躍點數(shù)目變化率的車牌傾斜檢測方法。然后采用行掃描法確定字符串上下邊界；最后根據(jù)字符串的結(jié)構(gòu)和尺寸特征，設(shè)計出車牌字符串模板，并結(jié)合最大類間方差分類法，提出基于模板匹配的最大類間方差車牌字符分割算法來分割字符。 4.