车辆牌照自动识别技术研究

论文摘要

随着我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高，智能交通系统(ITS)已成为当前交通管理发展的主要方向，而车辆牌照识别(LPR)系统作为智能交通系统的核心，起着举足轻重的作用，它在高速公路、城市道路和停车场等项目管理中占有无可取代的重要地位，它的广泛应用必将有助于我国交通管理自动化的进程。车辆牌照识别系统又分为车牌定位、车牌字符分割及字符识别三部分，它的研究主要涉及到了模式识别和人工智能、计算机视觉、数字图像处理、人工神经网络等众多的学科领域。车牌定位是车牌识别系统处理的第一步，定位的准确与否直接关系着车牌识别的成败。本文中先对图像进行预处理，然后采用数学形态学与基于车牌先验知识的水平投影法来定位车牌，在准确率上满足了要求。车牌字符的切分效果直接影响到字符识别，在字符切分之前先采用基于先验知识的行扫描法对车牌进行去除边框处理，然后进行二值化及倾斜校正等预处理，在切分方面本章提出连通区域与模板匹配相结合的综合识别策略，有效地提高了字符切分的准确性。车牌的字符识别是整个车牌识别过程中重要的一环，识别方法的好坏直接影响到了整个车牌最后的识别结果，关键在于特征的选择和匹配，难点主要是由于受到摄像机的性能、车牌的整洁程度、光照条件和车辆运动等因素的影响使得车牌字符出现较严重的模糊、缺损或污染，本文采用组合法对汉字和字母、数字分别进行识别，得到了一个较好的处理结果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 智能交通系统（ITS）简介
• 1.1.1 智能交通系统（ITS）的含义及应用
• 1.1.2 智能交通系统（ITS）在中国
• 1.2 车辆牌照自动识别系统简介
• 1.2.1 车牌识别系统的研究意义
• 1.2.2 车牌识别系统的主要应用技术
• 1.2.3 车牌识别系统的发展和现状
• 1.2.4 我国车辆牌照识别的特殊性
• 1.2.5 目前LPR技术的不足
• 1.3 论文的章节安排
• 第二章 LPR系统介绍及数字图像处理
• 2.1 LPR系统的工作原理
• 2.1.1 LPR系统结构
• 2.1.2 LPR系统的整体框架
• 2.2 数字图像处理的分类
• 2.3 图像的数字化表示
• 2.4 数字图像处理的基本应用
• 2.4.1 图像的灰度化
• 2.4.2 灰度的线性变换
• 2.4.3 平滑滤波
• 2.4.4 边缘检测
• 2.4.5 车牌图像二值化
• 2.5 本章小结
• 第三章 车辆牌照定位
• 3.1 车牌区域定位技术介绍
• 3.2 常用定位方法介绍
• 3.3 几种车牌定位方法实例
• 3.3.1 直接法车牌定位
• 3.3.2 投影法车牌定位
• 3.4 基于数学形态学的车牌定位
• 3.4.1 数学形态学概述
• 3.4.2 数学形态学基本运算
• 3.4.3 基于数学形态学的车牌定位
• 3.4.4 实验结果及分析
• 3.5 牌照边框和铆钉的去除
• 3.5.1 车牌上下边框的去除
• 3.5.2 车牌左右边框的去除
• 3.6 本章小结
• 第四章 牌照字符分割
• 4.1 牌照字符分割方法简介
• 4.2 字符分割的二值化
• 4.2.1 二值化的基本要求
• 4.2.2 大津法（Otsu）
• 4.2.3 基于空间分布的最大类间方差牌照图像二值化算法（CASDA）
• 4.3 Hough变换及倾斜校正
• 4.3.1 Hough变换介绍
• 4.3.2 Hough变换实现
• 4.3.3 几何校正
• 4.4 字符分割
• 4.4.1 车牌特征
• 4.4.2 字符切分
• 4.5 本章小结
• 第五章 车牌字符的识别
• 5.1 字符的预处理
• 5.1.1 平滑
• 5.1.2 车牌字符归一化
• 5.1.3 细化
• 5.2 常用的字符识别方法
• 5.2.1 模板匹配识别法
• 5.2.2 人工神经网络识别法
• 5.3 本文所采用的识别方法
• 5.3.1 汉字识别
• 5.3.2 字母、数字识别
• 5.4 本章小结
• 结论
• 总结
• 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文目录