高速公路不停車收費(fèi)系統(tǒng)中車牌識別系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展和交通需求的急劇增長,我國的高速公路已經(jīng)具有相當(dāng)大的規(guī)模,但是大部分仍然采用效率低下的人工收費(fèi)方式。其缺點(diǎn)在于車輛要完全停下來繳費(fèi),這樣勢必會造成收費(fèi)站車輛堵塞,其次停車收費(fèi)消耗汽車燃油,排隊也會浪費(fèi)時間,且汽車尾氣會對環(huán)境造成污染。這些現(xiàn)象己經(jīng)引起了越來越多人的不滿。為解決這些問題,研究和開發(fā)不停車收費(fèi)系統(tǒng)成為我國交通的迫切需要,而ETC是國際上正在努力推廣的一種用于道路、橋梁和隧道的電子自動收費(fèi)系統(tǒng)。
　

2、　ETC(ElectronicTollCollection)電子不停車收費(fèi)系統(tǒng)是一種應(yīng)用于道路、橋梁和隧道的電子收費(fèi)系統(tǒng)。一般車主在車窗玻璃上安裝感應(yīng)卡并預(yù)存費(fèi)用,當(dāng)車輛通過收費(fèi)站時只需在指定的ETC車道上行駛,高速費(fèi)便能從感應(yīng)卡中自動扣除,整個過程不需人工收費(fèi)也不需停車,耗時一般不到兩秒,通行能力是人工收費(fèi)車道的5~10倍。
　　本文針對ETC中的車牌識別系統(tǒng),分別對視頻關(guān)鍵幀提取、車牌定位、字符分割和字符識別技術(shù)作了詳細(xì)的研究

3、,其主要內(nèi)容如下:
　　關(guān)鍵幀提取:設(shè)計了一種基于互信息量的關(guān)鍵幀提取方法,該方法用連續(xù)兩幀中顏色之間的互信息量來衡量兩幀圖像的相似度。首先利用連續(xù)幀間互信息量的差異將視頻分解為鏡頭序列,然后通過鏡頭序列中互信息量的平均差異進(jìn)行二次聚類得到候選關(guān)鍵幀,最后再對候選關(guān)鍵幀的互信息量求平均值,找出最接近平均值的幀作為最終關(guān)鍵幀。實(shí)驗證明該算法簡單,容易實(shí)現(xiàn),速度快,能較好的反映原視頻的內(nèi)容。
　　車牌定位:采用基于車牌特征和底色

4、識別的定位方法,該方法首先利用彩色邊緣算子提取車牌圖像的邊緣,然后根據(jù)車牌的紋理特征進(jìn)行密度掃描,剔除大量無用的信息,再利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算找出候選車牌區(qū)域并標(biāo)記這些區(qū)域,最后根據(jù)車牌的固有特征和底色特征篩選出符合條件的車牌區(qū)域。該方法在背景復(fù)雜、有干擾的情況下能獲得較為滿意的定位結(jié)果。
　　字符分割:在定位得到的車牌區(qū)域上進(jìn)行字符分割,先對車牌區(qū)域進(jìn)行灰度化和邊緣二值化,然后用水平掃描和垂直掃描去除車牌的上下左右邊框,再對處理后的

5、車牌區(qū)域歸一化,最后根據(jù)車牌字符的先驗知識與垂直投影法相結(jié)合,對字符進(jìn)行正確的分割。
　　字符識別:是車牌識別系統(tǒng)中最關(guān)鍵的一步,本文采用模板匹配與特征點(diǎn)匹配相結(jié)合的方法,分別設(shè)計漢字,字母和字母數(shù)字混合三個模板庫,對每個字符提取15
　　個特征點(diǎn)與模板庫中的字符進(jìn)行相似度比較,從而正確的識別字符。該方法簡單有效,容易實(shí)現(xiàn),提高了字符特征提取的時間、速度和識別率。
　　基于以上研究,本文設(shè)計了一個車牌識別系統(tǒng),通過實(shí)驗