運(yùn)動(dòng)車輛車牌自動(dòng)識別系統(tǒng)的研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)車輛的車牌號碼自動(dòng)識別是近年來計(jì)算機(jī)視覺和模式識別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的熱門研究課題之一。本文從三個(gè)方面對智能化高、適應(yīng)性強(qiáng)和處理速度更快的實(shí)時(shí)車輛牌照自動(dòng)識別系統(tǒng)進(jìn)行了研究?！　∈紫?，我們需要對系統(tǒng)所采用的視頻檢測技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)的分析，從視頻圖像的處理方法入手，研究了基于視頻流的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測。本系統(tǒng)目前所應(yīng)用的場合是場景中視頻圖像的背景基本上是不變的，以降低問題處理的復(fù)雜度。當(dāng)目標(biāo)車輛出現(xiàn)的時(shí)候，可以及時(shí)地捕獲到所需要的車輛圖像

2、?！　〉诙?，是牌照區(qū)域的定位與分割。車牌區(qū)域的定位準(zhǔn)確與否會(huì)對字符的準(zhǔn)確識別有直接影響，因此該部分是我們算法研究的重點(diǎn)。本文根據(jù)車牌紋理及顏色的特征，提出了一種基于小波變換和顏色匹配的車牌定通域，最后對各個(gè)連通域作顏色特征分析，辨別出車牌所在的區(qū)域。該方法盡可能多地利用了車牌模式識別空間中的各個(gè)特點(diǎn)，以準(zhǔn)確地找到車牌位置。　　最后個(gè)方法是先用小波變換對車牌圖像進(jìn)行紋理分析，再用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)進(jìn)行形態(tài)運(yùn)算，得到獨(dú)立連部分是牌照區(qū)域字符的分

3、割及識別。在進(jìn)行字符分割前，要先校正分割后有一定傾斜角度的牌照圖像。然后充分利用車牌的先驗(yàn)知識和分布特征，將圖像二值化后再進(jìn)行切分處理。得到單個(gè)字符后，建立字符模板庫，對各個(gè)字符進(jìn)行匹配識別，最終識別出整個(gè)車輛牌照的號碼?！　”疚牟粌H在牌照區(qū)域定位部分提出了新的算法，而且用C++實(shí)現(xiàn)了大部分的算法設(shè)計(jì)。通過對該系統(tǒng)的研究，希望對日漸成熟并市場化的車輛牌照自動(dòng)識別系統(tǒng)能有一定的幫助，而且也希望系統(tǒng)中所提出的視頻圖像檢測算法，牌照區(qū)域識別