基于opencv的車牌識別系統(tǒng)研究

1、—百而矸一鈕M辮殺￡6杪OI鈕M班赤—疆礦酶邏3Qn——魯槧髟l摘要汽車牌照自動識別系統(tǒng)(LPR)是計算機視覺、圖像處理與模式識別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的重要研究課題之一。它是在實現(xiàn)交通管理智能化中扮演著重要角色，在高速公路、城市交通和停車場收費等項目的管理中有非常重要的作用。由于我國使用的GA96式車牌底色復(fù)雜，而且首位字符為漢字字符；與國外的車牌相比而言具有更高的識別難度。目前市面上的車牌識別系統(tǒng)并沒有廣泛使用，其原因在于市面上針對

2、我國車牌的識別系統(tǒng)還存在著識別速度慢、對復(fù)雜背景下車牌無法識別等技術(shù)難點?；诂F(xiàn)場自觸發(fā)視頻圖像的車牌識別系統(tǒng)本身是一個整體的智能化體系，主要包括圖像采集、車牌定位、車牌傾斜校正、字符分割、字符識別等工作模塊。本文通過對現(xiàn)有資料的搜集、整理，總結(jié)了近年來國內(nèi)外在車牌定位分割領(lǐng)域的最新研究成果和進(jìn)展，對目前的車輛觸發(fā)、車牌定位算法、分割技術(shù)進(jìn)行分析比較，提出了自己的檢測流程并設(shè)計了一個集車牌采集、定位、分割和識別功能的完整系統(tǒng)。在確定識別

3、系統(tǒng)的方案以后首先在Maltab平臺上仿真，然后移植到OPENCV平臺上運行，保證了識別系統(tǒng)的實時性。本文首先分析了汽車圖像的特點和車牌區(qū)域的特征，針對復(fù)雜自然環(huán)境下的車牌圖像提出了軟件自觸發(fā)的圖像采集方案，然后采用“自底向上切片分區(qū)域，一旦分析出車牌則停止搜索”的最快搜索車牌策略來定位出車牌。另外一個比較有特色的策略在于利用了車牌字符分割結(jié)果來去除偽區(qū)域，即可以利用七個字符高度差和間距近似的特點來對候選車牌進(jìn)行篩選。車牌上字符的分割方