基于惡劣情況下的車牌識別.pdf

1、車輛牌照識別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)的一項重要研究課題，是實現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)。在分析了近年來一些典型車牌識別算法的基礎(chǔ)上，改進了基于圖像檢測技術(shù)的車牌照預處理算法，特別是針對惡劣環(huán)境（包括車牌人為非人為污損、天氣惡劣、拍照角度導致車牌照傾斜等情況）下的車牌識別問題做了深入研究。研究內(nèi)容主要包含4大模塊:即車牌照圖像的預處理、車牌定位、車牌字符分割和車牌字符識別。在預處理模塊設(shè)計中，采用了圖像校正、灰度拉伸并增強黑白圖像、基于中值濾波

2、的平滑去噪、邊緣檢測和獲取最佳閾值的圖像二值化等預處理算法;在車牌定位模塊設(shè)計中，采用了基于形態(tài)學定位和基于邊緣檢測、垂直投影的二次精確定位算法;在車牌字符分割模塊設(shè)計中，采用了基于先驗知識的車牌粗分割和基于垂直、水平投影的車牌精確分割算法;在車牌字符識別模塊中，采用了模板匹配和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種算法，并作出對比分析;另外，為了獲取更多的實驗數(shù)據(jù)，進行分析研究、建立了龐大的樣本庫，模擬了在各類惡劣情況下的字符受干擾噪聲情形，在大量仿真實驗的基