基于視頻圖像的車(chē)牌識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、基于圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)的牌照識(shí)別系統(tǒng)(license plate recognitionsystem,LPRS)是智能交通管理中的重要研究課題之一,它利用計(jì)算機(jī)圖像處理、模式識(shí)別和人工智能技術(shù),對(duì)視頻交通圖像進(jìn)行處理、分析和識(shí)別,從而提取車(chē)牌信息,為交通管理、收費(fèi)、調(diào)度、統(tǒng)計(jì)提供依據(jù),它的應(yīng)用非常廣泛。概括起來(lái)說(shuō),牌照識(shí)別系統(tǒng)可以有以下幾方面的應(yīng)用:①車(chē)輛收費(fèi)管理；②出行時(shí)間測(cè)量；③公共停車(chē)場(chǎng)安全防盜管理；④機(jī)場(chǎng)、港口等出入口車(chē)輛管

2、理；⑤道口檢查站車(chē)輛監(jiān)控；⑥小區(qū)車(chē)輛管理；⑦闖紅燈等違章車(chē)輛監(jiān)控；⑧交通流量檢測(cè)；⑨交通控制與誘導(dǎo)；⑩被盜車(chē)輛及特種車(chē)輛的鑒別。
　　 本文在分析了近年來(lái)一些典型識(shí)別算法的基礎(chǔ)上,最終提出了一有效的算法對(duì)車(chē)牌進(jìn)行識(shí)別。車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)分為車(chē)牌定位、車(chē)牌字符分割和字符識(shí)別三個(gè)部分。在車(chē)牌定位方面,首先,介紹了車(chē)牌定位前的預(yù)處理技術(shù),包括圖像的灰度化、二值化、圖像的邊緣檢測(cè)和濾波處理,這些處理可以提高圖像質(zhì)量,突出車(chē)牌信息,有利于車(chē)

3、牌的定位。接著介紹了幾種常用的車(chē)牌定位方法,對(duì)這幾種方法進(jìn)行分析,最后本文提出一種改進(jìn)的投影法對(duì)車(chē)牌進(jìn)行定位。在字符分割方面,介紹了車(chē)牌的二值化、幾何校正等各種算法,然后分析了目前常用的車(chē)牌字符切分方法,最后提出了基于垂直投影法的字符切分方法,對(duì)車(chē)牌字符進(jìn)行兩次切分,達(dá)到了很好的效果。在字符識(shí)別方面,介紹了目前常用的字符識(shí)別方法,在研究了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別方法的基礎(chǔ)上,對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn),提出了一種改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別方法。