車牌識別算法研究及系統(tǒng)設計.pdf

1、隨著經(jīng)濟的發(fā)展，汽車數(shù)量急劇增加，智能交通系統(tǒng)(ITS)應運而生，車牌識別(LPR)系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，是目前模式識別研究領域的一個熱點，具有很好的應用前景和發(fā)展?jié)摿Α?br>　　 車牌識別主要由圖像采集、預處理、車牌定位、字符分割和字符識別幾部分組成，本文從車牌定位、字符分割和字符識別三方面對車牌識別技術進行了詳細的研究。
　　 論文的主要內容如下：
　　 1、介紹了車牌識別系統(tǒng)的應用背景、系統(tǒng)組成及發(fā)

2、展現(xiàn)狀。
　　 2、介紹了車牌圖像的預處理方法，主要包括：彩色圖像灰度化以及灰度變換、直方圖均衡和中值濾波等圖像增強方法。
　　 3、在介紹幾種邊緣檢測算法的基礎上，研究了一種基于邊緣點區(qū)域連通的車牌定位算法，該算法首先求車輛圖像的垂直邊緣，進而將圖像中的邊緣點連接成若干個連通區(qū)域，然后利用車牌的幾何特征與其他背景區(qū)域的區(qū)別，將非車牌區(qū)域剔除，從而完成車牌定位。
　　 4、在車牌定位完成后，對有傾斜的車牌進行傾斜

3、矯正，車牌傾斜有兩種傾斜：水平傾斜和垂直傾斜。對于水平傾斜矯正使用了Hough變換和K-L展開式兩種矯正方法，并對這兩種方法進行了對比。論文使用了基于剪切變換的方法來矯正垂直傾斜的車牌。傾斜矯正之后，去除車牌的上下邊框，最后將車牌上的字符串分割成為單個的字符并將其歸一化和細化，使字符的大小相同，字符筆劃的寬度只有一個像素。
　　 5、在字符分割、歸一化和細化的基礎上，使用粗網(wǎng)格法對車牌字符進行特征提取，根據(jù)所選取的特征設計BP神

4、經(jīng)網(wǎng)絡，并用該神經(jīng)網(wǎng)絡分類器進行字符識別。根據(jù)中國車牌上字符的排列特點，使用了兩個分類器進行識別，第一個神經(jīng)網(wǎng)絡專門用來識別漢字，另外一個用來識別字母和數(shù)字，識別之后將兩個分類器的輸出結果組合就可以得到識別結果。
　　 6、介紹了車牌識別系統(tǒng)硬件平臺TDSDM642EVM評估板，包括CPU、存儲器、視頻接口、視頻編解碼芯片和以太網(wǎng)口，使用該硬件平臺，配合相應的外圍硬件及軟件構建一個車牌識別系統(tǒng)。
　　 7、在VC++平臺