復(fù)雜環(huán)境下的車牌識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,人們的收入水平正穩(wěn)步提高。伴隨著城鎮(zhèn)化的進(jìn)程加快,汽車像其他常用家電一樣,快速普及進(jìn)個(gè)人家庭生活之中,造成每年的汽車保有量快步攀升,但我國(guó)的道路及相關(guān)資源供給沒(méi)有隨之大幅增加,這就產(chǎn)生了交通擁堵、環(huán)境污染、停車難等亟需解決的社會(huì)問(wèn)題,這也在一定程度上制約了我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的良性發(fā)展。在無(wú)法短時(shí)間內(nèi)提供大量道路資源及輔助設(shè)施的背景下,智能交通系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。
  智能交通是當(dāng)下及將來(lái)交通運(yùn)輸系統(tǒng)的發(fā)展方向,能有

2、效地解決當(dāng)前面臨的交通問(wèn)題。車牌識(shí)別技術(shù)作為智能交通系統(tǒng)的重要研究課題之一,是智能交通領(lǐng)域的一個(gè)重要支撐點(diǎn)。本文主要研究復(fù)雜環(huán)境下車牌識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),在總結(jié)前人研究經(jīng)驗(yàn)和工作成果的基礎(chǔ)上,對(duì)車牌識(shí)別系統(tǒng)的若干關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了深入探討。
  具體如下:首先,利用改進(jìn)的基于金字塔變換的圖像增強(qiáng)算法進(jìn)行圖像預(yù)處理,增強(qiáng)圖像的局部細(xì)節(jié)特征,從而減小環(huán)境和光照等條件變化對(duì)車牌定位的干擾;接著,通過(guò)二值化和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等圖像處理技術(shù),使其形成

3、若干可能包含車牌的候選區(qū),在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種“先周邊后中心”的車牌提取算法,以準(zhǔn)確定位出車牌位置,進(jìn)而提取出車牌圖像。對(duì)在不同場(chǎng)景與環(huán)境條件下采集的車輛圖像進(jìn)行算法測(cè)試,該算法的車牌定位準(zhǔn)確率為99.2%,平均定位時(shí)間0.309s;之后,對(duì)字符投影分割法進(jìn)行改進(jìn),通過(guò)設(shè)計(jì)的車牌字符模板框進(jìn)行字符分割;最后,利用SURF算法提取出車牌字符與模板字符特征點(diǎn)的SURF特征矢量,并使之進(jìn)行特征匹配,通過(guò)最近鄰次近鄰法進(jìn)行匹配對(duì)的提純,將匹配點(diǎn)

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