基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同顏色車牌識別系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，社會信息化程度日益提高，交通管理智能化成為發(fā)展的趨勢。車輛牌照識別系統(tǒng)是智能交通管理系統(tǒng)的重要組成部分，可用于各類車輛管理場所，以提高管理效率與水平，節(jié)省人力、物力，實現(xiàn)車輛管理的科學(xué)化、規(guī)范化，因此有著廣泛的應(yīng)用前景。車輛牌照的自動定位與識別系統(tǒng)是這一領(lǐng)域中重要的基礎(chǔ)性問題。 本文所研究的車牌定位與識別系統(tǒng)主要包括四大部分：圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割和字符識別。圖像預(yù)處理主要完成了兩件工作。一是為了

2、應(yīng)對復(fù)雜背景中光線變化的影響而對亮度曲線進行動態(tài)調(diào)整；二是根據(jù)車牌區(qū)域明暗變換明顯的特征，采用灰度圖像頂帽變換，大幅度削減背景噪聲，突出熱點區(qū)域。在車牌定位過程中，為了使系統(tǒng)既能在復(fù)雜環(huán)境下工作，又具有較好的實時性，系統(tǒng)首先使用簡單的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法進行定位，當(dāng)該方法滿足不了環(huán)境要求時才進行更加復(fù)雜的車牌區(qū)域紋理特征定位法。在定位結(jié)束后，提出了車牌顏色判斷和車牌傾斜校正的新方法。在字符分割中，作者總結(jié)了傳統(tǒng)垂直投影法和模板匹配法的優(yōu)缺點，