基于車牌識別技術的智能交通系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、近年來，隨著現(xiàn)代交通技術和社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，汽車和交通運輸工業(yè)得到了迅猛發(fā)展，如何做好城市交通管理已經(jīng)成為人們?nèi)找骊P注的民生問題，隨著專家學者們在該領域的深入研究，具有車牌自動識別功能的智能交通系統(tǒng)(ITS)進入了人們的視線。該系統(tǒng)的誕生填補了城市交通管理自動化的空白，很快被人們應用于各種交通管理方面。新技術的產(chǎn)生也有其不成熟的一面，比如在復雜的環(huán)境中(如雨雪天氣、光照不充分等)車牌識別技術仍然有定位困難、識別率不高的問題。因此學者們

2、在該技術領域的研究還在繼續(xù)深入，同時如果發(fā)現(xiàn)了能克服部分的環(huán)境影響的車牌識別技術方法對社會還是有很深的現(xiàn)實意義的。
　　基于車牌識別技術的智能交通系統(tǒng)其實際工作原理就是通過數(shù)字圖像處理等技術手段從車輛照片識別出車牌號碼，再將識別出的車牌與車輛照片輸送至中心服務器，通過中心服務器對收集到的數(shù)據(jù)進科學有效地存儲，為交通管理工作提供有用信息。
　　本文結(jié)合智能交通系統(tǒng)的建設，主要開展了以下工作：
　　首先，車牌定位過程：在車

3、牌定位前期需要對得到的車輛照片進行預處理，其中包括光照補償、灰度化處理、小波濾噪等。然后再結(jié)合車牌紋理特征，通過對圖像的水平和垂直方向的邊緣檢測實現(xiàn)對車牌的精確定位。
　　其次，字符分割。本文依據(jù)國內(nèi)的車牌先驗知識，再利用字符的豎直投影法有效地對車牌字符進行了分割并提取。
　　然后是字符識別，在該過程中本文引入了動量因子的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法，結(jié)合目前國內(nèi)的車牌字符特征，使用三種結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法，以提高車牌字符整體識別率，