復(fù)雜背景下的快速車(chē)牌識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)ITS(IntelligentTransportationSystem)利用先進(jìn)的信息技術(shù)改善交通狀況，使交通更暢通、更安全、更綠色。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)LPR(LicensePlateRecognition)是ITS的核心技術(shù)之一，它主要包括車(chē)牌定位、字符分割和字符識(shí)別三個(gè)核心模塊。隨著安防視頻步入高清時(shí)代，視頻的分辨率越來(lái)越高，智能交通系統(tǒng)對(duì)車(chē)牌識(shí)別技術(shù)有了更高的要求:處理速度更快、環(huán)境適應(yīng)性更強(qiáng)、識(shí)別率更高。
　　 本

2、文在分析國(guó)內(nèi)外各種車(chē)牌識(shí)別方法的基礎(chǔ)上，對(duì)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中的三個(gè)核心技術(shù)進(jìn)行了深入的研究:
　　 車(chē)牌定位:這是車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中至關(guān)重要的一步。對(duì)現(xiàn)有的各種定位算法進(jìn)行比較和分析，在此基礎(chǔ)上，提出了基于字符邊緣特征的車(chē)牌定位方法，該方法包括粗定位和精定位，以快速簡(jiǎn)單方法確定車(chē)牌候選區(qū)域，以復(fù)雜精確方法定位車(chē)牌區(qū)域。
　　 字符分割:由于單純采用垂直投影法無(wú)法精確地處理字符粘連問(wèn)題，提出了基于字符輪廓和模板匹配的車(chē)牌字符分割方

3、法，該方法利用字符的輪廓特征，在輪廓周?chē)阉骱痛_認(rèn)可能的字符，對(duì)找到的字符進(jìn)行自適應(yīng)模板匹配，尋找誤差最小的模板對(duì)字符進(jìn)行重新分割，利用模板補(bǔ)充剩余字符以及去除偽字符。
　　 字符識(shí)別:在對(duì)比和測(cè)試了各種字符特征后，選取其中區(qū)分效果好的統(tǒng)計(jì)特征和結(jié)構(gòu)特征作為字符特征。由于SVM分類(lèi)器對(duì)小樣本問(wèn)題有很好的分類(lèi)效果，因此采用SVM分類(lèi)器識(shí)別車(chē)牌字符。利用區(qū)分相似字符的特殊特征對(duì)相似字符進(jìn)行二次識(shí)別，提高了整個(gè)系統(tǒng)的字符識(shí)別率。