機(jī)動(dòng)車號牌識別系統(tǒng)的算法研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、機(jī)動(dòng)車號牌識別又稱車牌識別(License Plate Recognition，LPR)，該技術(shù)通過采集機(jī)動(dòng)車交通場景圖像，運(yùn)用圖像識別技術(shù)，識別圖像中目標(biāo)車輛的號牌。 完整的車牌識別系統(tǒng)包括硬件系統(tǒng)和算法軟件系統(tǒng)，本文著重介紹車牌識別算法的研究以及軟件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。 圖像識別算法是該系統(tǒng)的關(guān)鍵，包括如下幾個(gè)部分： 1.車牌定位，在采集的圖像中定位出目標(biāo)車輛的號牌：用角點(diǎn)檢測和灰度方差分析的方法粗步定位車牌區(qū)

2、域，再進(jìn)行連通域分析，采用一種連通域合并準(zhǔn)則得到候選車牌，然后分析候選車牌區(qū)域的形狀、顏色、紋理等以判定候選車牌區(qū)域，最后對車牌區(qū)域進(jìn)行矯正，并從圖像中分割出車牌。 2.字符分割，從矯正的車牌區(qū)域圖像中分割出各車牌字符：首先進(jìn)行車牌區(qū)域的水平投影圖分析判斷車牌類型是單行車牌還是雙行車牌，同時(shí)利用水平投影圖中的谷點(diǎn)進(jìn)行雙行車牌的行分割；對行分割后的各行進(jìn)行垂直投影，分析其投影圖，利用字符間隔產(chǎn)生的各谷值點(diǎn)進(jìn)行列分割；最后對分割得到

3、的字符圖形作歸一化處理。 3.字符識別，應(yīng)用支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)對分割出來的字符圖像進(jìn)行多分類識別。本文分析了多種車牌字符識別方法，在比較多種核函數(shù)應(yīng)用在車牌字符識別上的性能、綜合分析運(yùn)算效率的基礎(chǔ)上，采用線性核支持向量機(jī)進(jìn)行車牌字符識別；采用二值化圖像作為待分類數(shù)據(jù)；并根據(jù)車牌字符排列規(guī)則，將車牌字符按照排列位置分為四個(gè)大類分別訓(xùn)練及識別。 軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)部分闡述用C/C

4、++語言實(shí)現(xiàn)上述算法過程中采用的一些設(shè)計(jì)方法，包括： 1.面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)(Object Oriented Programming，OOP)，控制軟件實(shí)現(xiàn)中的復(fù)雜性，以得到清晰的程序結(jié)構(gòu)。 2.參考常用設(shè)計(jì)模式(Design Patterns)，設(shè)計(jì)時(shí)考慮程序結(jié)構(gòu)中的易變部分，方便程序的移植和重構(gòu)。 3.開發(fā)中采用單元測試(Unit Testing)以保證代碼質(zhì)量。 本文將討論符合國家標(biāo)準(zhǔn)：《中華人民共