車牌識別系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)的研究.pdf

1、隨著我國汽車數(shù)量和停車場數(shù)量的迅速增加、高速公路的大量建設(shè),原有的以人工管理為主的車輛管理系統(tǒng)已無法滿足新形勢下的管理要求,因此必須加快車輛管理的智能化發(fā)展。目前汽車牌照自動識別系統(tǒng)是交通部門十分重要的科研項目之一,并在高速公路自動收費、交通部門的違章檢測(電子警察)和智能停車場管理等方面有著廣闊的應(yīng)用前景。一個典型的車牌識別系統(tǒng)包括車牌定位技術(shù)、字符分割技術(shù)、字符識別技術(shù)三個環(huán)節(jié),并且上一環(huán)節(jié)的處理質(zhì)量對下一環(huán)節(jié)的工作有著直接的影響。

2、
　　本文對車牌識別系統(tǒng)的幾個主要步驟,即車牌定位、字符分割和字符識別,分別進(jìn)行了算法的設(shè)計和實現(xiàn)。
　　車牌定位算法的研究。圖像的預(yù)處理包括彩色圖的灰度轉(zhuǎn)換、灰度拉伸、二值化、邊緣檢測。針對邊緣檢測,本文在幾種傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上,提出了一種具備對比度明顯、字符清晰等優(yōu)點的改進(jìn)Roberts算子;針對車牌定位,本文采用了一種基于一階差分的灰度值投影和車牌先驗知識相結(jié)合的改進(jìn)型車牌定位方法,該方法具有計算量小且定位準(zhǔn)確的特點;對

3、于車牌校正,本文所運用的Hough變換對小角度傾斜問題實現(xiàn)了有效校正。
　　字符分割的算法研究。首先根據(jù)車牌區(qū)域內(nèi)字符灰度跳變次數(shù)和垂直投影法去除水平邊框和垂直邊框,并運用形態(tài)學(xué)達(dá)到去噪目的,然后采用一種基于字符寬度和字符固定間距相結(jié)合的字符分割方法,實驗證明該方法能夠?qū)崿F(xiàn)較高的字符分割率。
　　基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)字符識別算法的研究。在研究了幾種常用的字符識別方法之后,針對車牌字符圖像的特點,進(jìn)行BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選取、算法改進(jìn)、初