基于連通區(qū)域分類算法的車牌定位方法研究.pdf

1、隨著國民經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,汽車的數(shù)量急劇增加,城市交通管理現(xiàn)代化水平的提高勢在必行。汽車牌照識別系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)中的重要部分,被廣泛應(yīng)用于智能停車場管理、違規(guī)車輛的識別、被盜車輛的檢測等領(lǐng)域。該系統(tǒng)能大大提高智能化管理水平、減少人力物力,在高速公路、城市道路和停車場等項目管理中具有不可取代的地位。
　　 車牌定位技術(shù)是車牌識別系統(tǒng)的關(guān)鍵。在實(shí)際應(yīng)用中,車牌圖像通常是在自然場景中被采集的,圖像的內(nèi)容和質(zhì)量會受到很多因素的影響,如

2、天氣變化因素(雨、雪)、光照變化因素(陽光直射、反射,白天、夜間等)、車牌污損以及圖像采集現(xiàn)場不同的景物背景等因素,現(xiàn)有的車牌定位方法還有待進(jìn)一步的完善。
　　 本文提出了把車牌定位問題轉(zhuǎn)化成識別問題,用分類的方法實(shí)現(xiàn)車牌的定位。針對本文汽車圖像包含白天、夜間等不同光照條件的情況,我選用能夠抗光照的特征——SIFT特征,來減少光照對正確定位車牌的影響,以便更好的提高定位的準(zhǔn)確率。本文還通過提取三種特征,分別訓(xùn)練三個獨(dú)立的支持向量