車(chē)牌識(shí)別算法的研究與實(shí)踐.pdf

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國(guó)汽車(chē)的數(shù)量迅速增加，對(duì)交通管理提出了更高的要求。智能交通系統(tǒng)(ITS)近年來(lái)發(fā)展迅速，它把信息技術(shù)與交通系統(tǒng)結(jié)合在一起，大大提高了交通效率和管制水平。對(duì)車(chē)輛個(gè)體的身份識(shí)別是ITS的重要內(nèi)容，而車(chē)牌是車(chē)輛最重要的身份標(biāo)志。車(chē)牌識(shí)別技術(shù)要求適應(yīng)戶(hù)外全天候的工作環(huán)境，同時(shí)需要能處理各種實(shí)際場(chǎng)景中車(chē)牌圖像，包括模糊、污損、傾斜等等情況，目前世界上還未出現(xiàn)較理想的通用的車(chē)牌識(shí)別技術(shù)，說(shuō)明了車(chē)牌識(shí)別技術(shù)所要處理的車(chē)牌的多

2、樣性以及環(huán)境的復(fù)雜性。車(chē)牌識(shí)別技術(shù)還在持續(xù)發(fā)展當(dāng)中。 針對(duì)道路交通場(chǎng)景中的車(chē)輛數(shù)碼照片，本論文研究車(chē)牌識(shí)別不同階段的算法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)，從讀入圖像到輸出文本結(jié)果的車(chē)牌號(hào)碼。車(chē)牌識(shí)別分為3個(gè)階段，依次是車(chē)牌定位、車(chē)牌字符分割和車(chē)牌字符識(shí)別。 車(chē)牌定位階段，本論文綜合了灰度圖像的處理和彩色信息的利用，首先對(duì)全圖進(jìn)行邊緣檢測(cè)，根據(jù)車(chē)牌區(qū)域邊緣點(diǎn)的特征用行掃描技術(shù)定位車(chē)牌區(qū)域。然后計(jì)算車(chē)牌區(qū)域內(nèi)像素的顏色值，判斷

3、車(chē)牌顏色以及車(chē)牌類(lèi)型，并據(jù)此判斷每一個(gè)定位到的可疑車(chē)牌區(qū)域的有效性。由于實(shí)際圖像中的車(chē)牌大量存在傾斜的情況，定位之后的車(chē)牌需要判斷傾斜角度，并進(jìn)行校正。 字符分割即從車(chē)牌圖像中得到一系列單個(gè)字符圖像。本論文利用投影法尋找字符圖像的邊界，其中存在著許多問(wèn)題，如車(chē)牌邊框、車(chē)身或圖像噪聲的干擾以及字符連結(jié)等等。根據(jù)已知的車(chē)牌字符的幾何知識(shí)以及排列規(guī)則來(lái)解決這些問(wèn)題，從而得到精確邊界的字符圖像。 字符識(shí)別階段首先進(jìn)行特征提取，把