基于OPENCV的車牌識別系統(tǒng)研究.pdf

1、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在智能交通領域應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GA-96式車牌底色復雜，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我國車牌的識別系統(tǒng)還存在著識別速度慢、對復雜背景下

2、車牌無法識別等技術難點?；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域的最新研究成果和進展，對目前的車輛觸發(fā)、車牌定位算法、分割技術進行分析比較，提出了自己的檢測流程并設計了一個集車牌采集、定位、分割和識別功能的完整系統(tǒng)。在確定識別系統(tǒng)的方案以后首先在Maltab平臺上仿真，然后移

3、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行篩選。車牌上字符的分割方案采用blob區(qū)域聯(lián)通法，可有效避