車(chē)牌字符自動(dòng)識(shí)別的研究.pdf

1、近幾年來(lái)，我國(guó)的國(guó)民經(jīng)濟(jì)一直持續(xù)穩(wěn)定的發(fā)展，人民生活水平得到了不斷地提高，交通條件也十分通暢，汽車(chē)的保有量快速增加。智能交通系統(tǒng)與高速公路是相輔相成，相互促進(jìn)，共同發(fā)展的。智能交通系統(tǒng)在信息采集、監(jiān)控違章車(chē)輛、車(chē)輛跟蹤等方面上有著廣泛而深遠(yuǎn)的發(fā)展前景，是近年來(lái)研究的熱點(diǎn)。對(duì)于我國(guó)所有能夠上路行駛的車(chē)輛來(lái)說(shuō)，其唯一統(tǒng)一的標(biāo)志就是車(chē)輛的牌照，所以整個(gè)智能交通管理系統(tǒng)的核心就在于車(chē)牌字符自動(dòng)識(shí)別技術(shù)。它的過(guò)程是:首先是預(yù)處理采集到的車(chē)輛圖像;

2、然后自動(dòng)定位到車(chē)輛的牌照區(qū)域;再將字符進(jìn)行分割出來(lái);最后，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法來(lái)識(shí)別出來(lái)。在高速公路上安裝的車(chē)牌字符自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，充分考慮了高速公路的周邊環(huán)境特點(diǎn)，弱化了周?chē)h(huán)境的影響，可以實(shí)現(xiàn)快速而準(zhǔn)確的車(chē)牌識(shí)別。
　　本文是在車(chē)牌字符自動(dòng)識(shí)別技術(shù)方面進(jìn)行了比較研究和設(shè)計(jì)之后，充分結(jié)合了我國(guó)車(chē)牌的實(shí)際情況進(jìn)行研究的。本文所用的車(chē)牌字符自動(dòng)識(shí)別過(guò)程主要包括圖像預(yù)處理、車(chē)牌定位與字符分割、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中圖像預(yù)處理方面，主要從采集的

3、方式、采集的設(shè)備、采集設(shè)備的位置三個(gè)方面介紹了圖像采集的相關(guān)問(wèn)題。在獲得車(chē)牌圖像的信息后，首先進(jìn)行彩色圖像與灰度圖像之間的轉(zhuǎn)化，然后對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，再進(jìn)行過(guò)邊緣檢測(cè)之后，通過(guò)二值化進(jìn)行處理，就可以得到了預(yù)處理的車(chē)輛圖像。之后介紹了基于灰色圖像、彩色圖像、基于紋理特征的顏色圖像定位和基于幾何形態(tài)的車(chē)牌定位以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)定位等車(chē)牌的定位方法。在車(chē)牌字符分割模塊中，本文主要針對(duì)實(shí)際情境中容易出現(xiàn)的拍攝圖像中車(chē)牌傾斜、字符與字符粘連、字符

4、與邊框粘連、字符漏檢等典型問(wèn)題，提出了行之有效的應(yīng)對(duì)方法，然后采用水平投影與垂直投影相結(jié)合，去除鉚釘和邊框等方面的影響之后再進(jìn)行分割。在最后的識(shí)別方面使用的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。首先需要將分割得到的字符進(jìn)行歸一化處理，然后通過(guò)前人的經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)來(lái)確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三層的神經(jīng)元的數(shù)目，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。最后對(duì)這個(gè)建立的神經(jīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行足夠多次訓(xùn)練，對(duì)訓(xùn)練結(jié)果反復(fù)比較，再結(jié)合實(shí)際應(yīng)用中的情況不斷的改進(jìn)缺陷，形成成熟的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文在濟(jì)南港溝收費(fèi)站