论文摘要
现今中国的许多大中城市的车辆拥有量越来越大,假牌、被盗、欠费、肇事逃逸的车辆也越来越多,给相关管理部门的工作带来了不少困难。而同时许多城市在各交通要道及路口都安装了监控器摄像头,用于治安和交通管理。但在监控中心,却是由人工进行监视工作,对各种在街上行驶的问题车辆,不能进行自动化识别处理。 本文研究工作的目的是在现有监控网络的基础之上,用最小的经济成本构建一个智能实时监控系统,能全天候、实时、自动化的监控各交通要道和路口,以查找发现那些有问题的车辆,并通知有关管理部门作进一步处理。 本文给出了整个系统构建的组成和工作流程,并行处理的模式,以及系统中两个关键核心技术的并行算法:图像的分割定位与字符识别。 设计中的系统是用微型计算机组建的一个高速 PC 局域网作为并行处理环境的硬件平台,用基于消息传递的并行虚拟机 PVM(Parallel Virtual Machine)作为软件平台。 图像定位的并行处理,是在图像空域上进行区域无损分割,各个处理机节点分别处理一个子区域。而对一幅图像中多个车辆牌照的处理采用了多模糊模板并行匹配的方法来解决。 车辆牌照字符的匹配是采用多套模板并行匹配,而且每一套模板内各字符的匹配识别也是并行的。 本文给出的用上述并行处理方法构建的系统只是一个原型系统,从理论解决了技术可行性,论证分析了经济性可行性,但距实际应用还有许多工作要做。
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