汽車牌照自動識別關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、汽車牌照自動識別系統(tǒng)(LPR)是計算機(jī)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，它是實(shí)現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)，在高速公路、城市交通和停車場等項(xiàng)目的管理中具有舉足輕重的作用。
　　 車牌識別系統(tǒng)是一個硬件和軟件相結(jié)合的整體智能化體系。其軟件部分可以分為三個主要功能模塊：車牌定位、車牌字符分割、車牌字符識別。本文對車牌自動識別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，提出了有效的解決策略，完成了實(shí)驗(yàn)，并根據(jù)項(xiàng)目要求完成了

2、車牌自動識別軟件的開發(fā)。
　　 文中根據(jù)車牌識別系統(tǒng)的模塊劃分為線索，首先對于車牌定位中的一些常用算法進(jìn)行了介紹，如利用車牌水平紋理特征的車牌定位算法、利用HSV 顏色空間的顏色距離和相似度的車牌定位方法。
　　 車牌字符分割一般三個步驟：車牌圖像的二值化、傾斜校正和字符切分。文中分別對三部分的適用算法進(jìn)行了介紹，如車牌圖像二值化中的Otsu 算法，利用Hough 變換求解車牌的傾斜角度以及利用坐標(biāo)變換進(jìn)行校正，通過垂直

3、投影的方法對車牌字符進(jìn)行切分。
　　 字符識別是車牌識別系統(tǒng)的最后一個功能模塊，也是本文的研究重點(diǎn)。我國的車牌根據(jù)其標(biāo)準(zhǔn)制式共有三種字符類型，分別是數(shù)字、英文字母和漢字。不同的字符類型，因?yàn)槠浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜程度的不同應(yīng)采用不同的特征進(jìn)行描述和識別。對于數(shù)字和英文字母，因其筆畫少且結(jié)構(gòu)簡單，所以本文采用結(jié)構(gòu)特征對其進(jìn)行描述和識別。目前，常用的結(jié)構(gòu)特征是字符的外輪廓特征，該方法能夠較好的描述字符的整體外形，且實(shí)現(xiàn)簡單速度快。但當(dāng)字符圖像質(zhì)

4、量較低，不能很好的對字符進(jìn)行區(qū)分。在此基礎(chǔ)上，本文提出采用多種結(jié)構(gòu)特征融合（包括字符外輪廓特征、字符內(nèi)輪廓特征和字符差分跳變特征）的方法來進(jìn)行改進(jìn)和彌補(bǔ)。并在試驗(yàn)中給出了改進(jìn)效果。對于漢字，由于漢字筆畫繁多且多數(shù)結(jié)構(gòu)很復(fù)雜，若同樣采取結(jié)構(gòu)特征來描述和識別不能達(dá)到很好的效果。Gabor 濾波器有方向選擇性和頻率選擇性兩個重要特性，其在圖像中的表現(xiàn)是對字符圖像中字符筆畫的寬度和方向具有選擇性。只有當(dāng)字符筆畫寬度同濾波器頻率尺度相符且筆畫分布

5、方向同濾波器方向相差90°時，Gabor 濾波器才有有效濾波輸出且是最大輸出。因此本文提出采用Gabor 濾波器組的統(tǒng)計特征提取來對漢字進(jìn)行描述和識別。通過實(shí)驗(yàn)反應(yīng)了該方法能夠有效的對漢字進(jìn)行分類識別。為進(jìn)一步提高識別率，本文還采用了經(jīng)過PCA 降維處理的全像素特征來描述和識別車牌字符。
　　 在分類器的設(shè)計和構(gòu)架上，本文采用支持向量機(jī)（SVM）分類器和多種特征的融合。因?yàn)槿诤虾?，各種特征在分類時的性能表現(xiàn)各有優(yōu)劣，本文提出了一