應用于收費路口的車牌識別系統(tǒng)設計與實現(xiàn).pdf

1、車牌照識別(簡稱LPR)系統(tǒng)，作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，在交通管理自動化、智能化中占據(jù)重要地位，可廣泛應用于收費管理、城市交通的車輛管理、車流量統(tǒng)計、電子警察等。因此，對車牌照識別系統(tǒng)的研究具有很高的應用價值。本文結合收費路口環(huán)境的特點，旨在將LPR技術應用于收費路口，兼顧識別系統(tǒng)的準確性與實時性，完成了應用于收費路口的車牌照識別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。
　　 車牌照識別系統(tǒng)主要分為三大模塊：車牌定位、字符分割和字符識別。在定位

2、模塊，結合車牌的邊緣特征和紋理特征，在灰度圖像的基礎上，提出了基于數(shù)學形態(tài)學的車牌快速定位方法。該方法充分利用了圖像采集現(xiàn)場(即收費路口)背景簡單的特點，在邊緣檢測后利用投影法來縮小處理區(qū)域，定位較快，耗時100ms左右。
　　 在字符分割模塊，結合字符的固有特征，采用投影法來實現(xiàn)。首先進行分割前的預處理，對車牌進行二值化、邊框去除等。然后對每個字符采用最小外圍矩形框來進行粗分割，再結合字符的平均寬度、高度和字符間距、字符位置的

3、一致性，對字符進行細分割，并對字符的斷裂和粘連進行處理。這種分割方法對只在水平方向傾斜的字符，即使不經(jīng)過傾斜矯正，也能達到較好的字符分割效果。另外，在字符二值化時，結合全局閾值和局部閾值的優(yōu)劣，對傳統(tǒng)的Bernsen法進行改進，達到了較好的二值化效果。
　　 在字符識別模塊，采用了基于支持向量機的字符識別方法。根據(jù)車牌中字符位置的不同，分別構建不同的分類器。在對字符進行歸一化、特征提取后，利用SVM分類器進行了識別實驗。從SVM