車牌識別技術(shù)研究及在高速公路通行費(fèi)拆分中的應(yīng)用.pdf

1、隨著高速公路投資業(yè)主對象的復(fù)雜化及高速公路環(huán)路的產(chǎn)生，采取最短路徑法等概率拆分通行費(fèi)的方法與各投資業(yè)主要求精確結(jié)算通行費(fèi)之間的矛盾不斷激化，這一問題嚴(yán)重制約了高速公路的健康發(fā)展，并且受到了高速公路有關(guān)部門的高度重視。論文根據(jù)湖南省高速公路的路網(wǎng)特點(diǎn)和發(fā)展現(xiàn)狀，深入研究了車牌識別技術(shù)及在高速公路通行費(fèi)拆分系統(tǒng)中的應(yīng)用，將能有效地解決高速公路各路段投資業(yè)主要求精確結(jié)算通行費(fèi)的難題，具有非常好的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益。論文主要工作內(nèi)容如下：

2、>　?。?）闡述了車牌識別技術(shù)和通行費(fèi)拆分系統(tǒng)的國內(nèi)外研究及發(fā)展現(xiàn)狀，介紹了多義性路徑的原理及研究現(xiàn)狀，分析了當(dāng)前主要通行費(fèi)拆分方法，通過對各種通行費(fèi)拆分方法進(jìn)行綜合分析和比較后選擇車牌識別技術(shù)作為精確拆分通行費(fèi)的方法；
　?。?）對車牌識別技術(shù)的三個(gè)主要部分即車牌檢測、字符分割與字符識別進(jìn)行了相關(guān)研究，重點(diǎn)對車牌檢測方法的改進(jìn)作了深入的研究。通過對傳統(tǒng)的AdaBoost算法進(jìn)行改進(jìn)并訓(xùn)練出級聯(lián)分類器，再結(jié)合由 HSV顏色模型構(gòu)建

3、的車牌預(yù)分類器，最終構(gòu)成車牌檢測器，論文首先將傳統(tǒng)AdaBoost算法與改進(jìn)AdaBoost算法進(jìn)行matlab仿真比較，再將傳統(tǒng) AdaBoost算法訓(xùn)練所得級聯(lián)分類器和該文所得車牌檢測器進(jìn)行實(shí)例檢測與數(shù)據(jù)結(jié)果比較，驗(yàn)證了論文研究的車牌檢測技術(shù)具有很好的可行性。在后續(xù)的字符分割和字符識別中，通過相應(yīng)的圖像處理過程，同樣取得了很好的分割效果和識別效果；
　?。?）對湖南省高速公路通行費(fèi)拆分系統(tǒng)進(jìn)行了研究，首先對通行費(fèi)拆分系統(tǒng)進(jìn)行了

4、整體方案設(shè)計(jì)，然后重點(diǎn)針對路徑識別中心存在的網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定性研究了路徑識別信息分發(fā)算法，并通過圖論和樹的概念結(jié)合深度優(yōu)先搜索法對路徑識別點(diǎn)的數(shù)量和位置進(jìn)行了研究，最后對基于車牌識別技術(shù)的湖南省高速公路通行費(fèi)拆分系統(tǒng)進(jìn)行了綜合評價(jià)和效益分析，理論上證明了論文研究的通行費(fèi)拆分系統(tǒng)的合理性和可行性。
　　綜上所述，本文研究的車牌識別技術(shù)及在高速公路通行費(fèi)拆分中的應(yīng)用能適應(yīng)當(dāng)前高速公路發(fā)展的要求，并在一定程度上解決了高速公路普遍存在的多義性路