車(chē)牌識(shí)別的關(guān)鍵性技術(shù)研究.pdf

1、隨著交通現(xiàn)代化的不斷發(fā)展，智能交通系統(tǒng)(ITS，Intelligent Transportation System)獲得了最佳的發(fā)展契機(jī)，其中車(chē)牌識(shí)別技術(shù)(LPR，License Plate Recognition)作為ITS中車(chē)牌信息采集的重要手段而得到深入研究。
　　 本文通過(guò)查閱和研究國(guó)內(nèi)外車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的各類(lèi)算法，結(jié)合《中華人民共和國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)號(hào)牌(GA36-2007)》規(guī)范中的車(chē)牌特征，在已有算法的基礎(chǔ)上提出依據(jù)局部均值與方

2、差的二值化方法、基于區(qū)域密集度的圖像分割方法和基于Hausdoff測(cè)度的圖像匹配識(shí)別方法。通過(guò)對(duì)實(shí)際違章車(chē)輛圖像進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的算法增強(qiáng)了車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的可行性，提高識(shí)別準(zhǔn)確度。
　　 車(chē)牌識(shí)別技術(shù)可分為車(chē)牌定位、字符分割和字符識(shí)別三部分，本文從以下幾個(gè)方面對(duì)各部分的關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)研究:
　　 (1)研究車(chē)牌定位算法及其選擇校驗(yàn)機(jī)制。通過(guò)圖像預(yù)處理和區(qū)域密集度法增強(qiáng)車(chē)牌區(qū)域特征，再根據(jù)區(qū)域選擇校驗(yàn)機(jī)制定位車(chē)