基于車牌識別的車輛視頻跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)是目前世界交通運輸領(lǐng)域的前沿研究課題，其關(guān)鍵技術(shù)之一是車輛跟蹤。作為車輛身份的標(biāo)志，車牌具有唯一性。本文將車牌識別技術(shù)應(yīng)用到車輛跟蹤中，研究了基于車牌識別的車輛視頻跟蹤技術(shù)，在一定的拍攝環(huán)境下，通過跟蹤車牌實現(xiàn)了車輛的跟蹤。該技術(shù)在高速公路收費系統(tǒng)、道路監(jiān)控系統(tǒng)和車流統(tǒng)計、視頻測速、汽車自動駕駛、交通管制等領(lǐng)域均具有廣闊的應(yīng)用前景。 本文首先研究了靜態(tài)車牌圖像汽車牌照的定位過程，通過對現(xiàn)有的車牌定位算法進(jìn)行改進(jìn)，采用

2、了基于邊緣檢測的投影法，并結(jié)合車牌的先驗知識進(jìn)行了汽車牌照的定位。 其次，在字符分割部分，針對傳統(tǒng)的垂直分割法受車牌邊框、間隔符及圖像噪聲的影響較大的不足，本文采用了一種改進(jìn)的垂直分割方法，較好地解決了上述問題，并對分割后的字符進(jìn)行歸一化，以方便后續(xù)的識別工作。 然后，針對前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法存在收斂速度慢且易陷于局部極小點等缺陷，本文提出了將擴(kuò)展卡爾曼濾波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到車牌字符識別中的方法，仿真結(jié)果表明了該方法