基于車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的智能交通系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來(lái)，隨著現(xiàn)代交通技術(shù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，汽車(chē)和交通運(yùn)輸工業(yè)得到了迅猛發(fā)展，如何做好城市交通管理已經(jīng)成為人們?nèi)找骊P(guān)注的民生問(wèn)題，隨著專(zhuān)家學(xué)者們?cè)谠擃I(lǐng)域的深入研究，具有車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別功能的智能交通系統(tǒng)(ITS)進(jìn)入了人們的視線。該系統(tǒng)的誕生填補(bǔ)了城市交通管理自動(dòng)化的空白，很快被人們應(yīng)用于各種交通管理方面。新技術(shù)的產(chǎn)生也有其不成熟的一面，比如在復(fù)雜的環(huán)境中(如雨雪天氣、光照不充分等)車(chē)牌識(shí)別技術(shù)仍然有定位困難、識(shí)別率不高的問(wèn)題。因此學(xué)者們

2、在該技術(shù)領(lǐng)域的研究還在繼續(xù)深入，同時(shí)如果發(fā)現(xiàn)了能克服部分的環(huán)境影響的車(chē)牌識(shí)別技術(shù)方法對(duì)社會(huì)還是有很深的現(xiàn)實(shí)意義的。
　　基于車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的智能交通系統(tǒng)其實(shí)際工作原理就是通過(guò)數(shù)字圖像處理等技術(shù)手段從車(chē)輛照片識(shí)別出車(chē)牌號(hào)碼，再將識(shí)別出的車(chē)牌與車(chē)輛照片輸送至中心服務(wù)器，通過(guò)中心服務(wù)器對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)科學(xué)有效地存儲(chǔ)，為交通管理工作提供有用信息。
　　本文結(jié)合智能交通系統(tǒng)的建設(shè)，主要開(kāi)展了以下工作：
　　首先，車(chē)牌定位過(guò)程：在車(chē)

3、牌定位前期需要對(duì)得到的車(chē)輛照片進(jìn)行預(yù)處理，其中包括光照補(bǔ)償、灰度化處理、小波濾噪等。然后再結(jié)合車(chē)牌紋理特征，通過(guò)對(duì)圖像的水平和垂直方向的邊緣檢測(cè)實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)牌的精確定位。
　　其次，字符分割。本文依據(jù)國(guó)內(nèi)的車(chē)牌先驗(yàn)知識(shí)，再利用字符的豎直投影法有效地對(duì)車(chē)牌字符進(jìn)行了分割并提取。
　　然后是字符識(shí)別，在該過(guò)程中本文引入了動(dòng)量因子的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，結(jié)合目前國(guó)內(nèi)的車(chē)牌字符特征，使用三種結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以提高車(chē)牌字符整體識(shí)別率，