汽車牌照識(shí)別系統(tǒng)中相關(guān)技術(shù)的研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代社會(huì)的迅猛發(fā)展，汽車已經(jīng)成為人類日常生活的一個(gè)重要工具，智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transportation Systems，簡(jiǎn)稱ITS）倍受矚目。汽車牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是現(xiàn)代智能交通管理的重要組成部分，在人們的日常生活中發(fā)揮著越來越重要的作用。與傳統(tǒng)的車輛管理方法相比，它大大提高了管理效率與水平，節(jié)省了人力、物力，實(shí)現(xiàn)了車輛管理的科學(xué)化、規(guī)范化，對(duì)交通治安起到了一定的保障作用，因此有著廣泛的應(yīng)用前景。
　　本

2、文從宏觀上介紹了車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)，涉及到系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能劃分、性能指標(biāo)以及環(huán)境配置。汽車牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的核心技術(shù)主要包括車輛定位、字符分割和車牌字符識(shí)別。車牌的定位分割更是該系統(tǒng)的關(guān)鍵之一，由于圖像場(chǎng)景的復(fù)雜性以及車牌位置和圖像質(zhì)量的不可預(yù)知性，牌照定位分割系統(tǒng)一直都未做到令人滿意，所以牌照的定位分割算法一直是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本文著重對(duì)車牌定位和字符分割的各種算法進(jìn)行了深入的分析和比較，并提出了自己的觀點(diǎn)。首先，要將

3、車牌從一幅復(fù)雜的圖像中分割出來，對(duì)此本文進(jìn)行了灰度圖像的定位研究，提出了基于字符豎向紋理特征的定位算法，能夠快速準(zhǔn)確地定位出車牌；然后，對(duì)帶有傾斜的牌照采用邊緣檢測(cè)和Hough變換相結(jié)合的方法有效的區(qū)分了不同種類的車輛牌照，利用特征投影的方法計(jì)算出一些參數(shù)，引入字符窄區(qū)域概念，將字符區(qū)域進(jìn)行分類處理，提高了分割的準(zhǔn)確度。
　　本文使用在各種實(shí)際交通環(huán)境下拍攝的車牌圖片對(duì)上述算法進(jìn)行了試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的車牌處理算法一方面提