运矿车辆车牌识别系统的研究与实现

论文摘要

我国的矿产资源种类齐全、存储量丰富,是世界第三矿产资源大国,但因人口庞大,人均矿产资源只及世界平均水平的58%[1]。当前在矿产管理过程中,信息化水平较低,大部分工作都依靠工作人员的手动操作来完成,造成了统计数据失真,税费流失,矿产资源的过度开采,甚至对自然环境的破坏。而矿产资源是一种不可再生资源,对国民经济的发展起着至关重要的作用,因此,急需提高管理过程中信息化水平来改变传统的生产、运销管理模式,保证矿产资源行业科学有序地发展,使矿产资源被合理利用。在对攀枝花市仁和区、盐边县、米易县等矿物运输站点验票站的实际调研中,发现在矿产管理过程中存在着大量的人工操作,虽对运矿车辆进行了监控,但对车牌的识别率较低,远没有满足信息化的需要,而对运矿车辆车牌的准确自动识别是提高矿产行业信息化水平的关键。本文考虑到运矿车辆车牌识别的特殊性,如采集到的车牌图像大小不一、倾斜角度变化、车牌污染严重、车牌图像质量低以及识别系统工作环境条件差等,对车牌识别技术的各个环节和难点进行了全面深入的研究。本文的主要工作包括以下几个方面:(一)在对车牌图像定位算法研究的基础上,确立了对运矿车辆车牌定位的思路,对粗定位车牌图像采用本文提出的基于阈值分割的运矿车辆车牌精确定位方法进行处理,从而去除了车牌背景噪声和车牌边框这些无效部分,只保留了车牌字符这一有效区域,为车牌图像预处理和识别奠定了基础。(二)车牌图像预处理研究。在实际运输环境中采集的车牌图像不仅会由于光照和设备而受到噪声的影响,且随时可能受到各种不可预知的污染和破坏,降低了图像的质量。本文研究和实验了许多不同的二值化算法,采用了一种基于全局均值和局部方差方法对车牌图像进行二值化处理。另外,针对车牌噪声产生的原因和形状特征,设计了一种基于连通区域标记的噪声去除方法,实验表明该方法有良好的噪声去除效果,为后续的车牌字符识别提供了良好的输入。(三)运矿车辆车牌字符识别研究。考虑到车牌汉字字符和字母、数字字符在结构特征上的差异,分别设计了汉字识别器和字母与数字字符识别器,其中汉字识别是采用的一种基于最小距离的模板匹配法,而字母与数字字符的识别采用本文提出的一种基于字符整体结构特征的车牌字符识别方法,尤其是利用了字符的凹凸特征以及本文所提出的弯曲度特征,该算法不需要对车牌字符进行倾斜矫正、细化等预处理,避免了字符有效信息的丢失,既提高了识别率,又减少了计算量,是一种行之有效的字符识别方法。(四)对运矿车辆车牌识别系统进行了设计与实现。本文在上述内容研究的基础上,考虑车牌识别系统的完整性和灵活性,对运矿车辆车牌识别系统进行了设计与实现,并将整个运矿车辆车牌识别系统做成了OCX控件的形式,这使得该系统能方便、简单、可重复地在不同语言平台上直接使用。

论文目录

• 摘要
• 英文摘要
• 第一章 引言
• 1.1 课题背景及实际意义
• 1.2 车牌识别技术现状
• 1.3 论文的主要研究内容及结构
• 第二章 运矿车辆车牌定位
• 2.1 运矿车辆车牌粗定位
• 2.1.1 基于颜色特征的定位方法
• 2.1.2 基于边缘检测和投影的定位方法
• 2.1.3 基于车牌综合特征的定位方法
• 2.1.4 粗定位区域扩展
• 2.1.5 实验结果与分析
• 2.2 基于阈值分割的运矿车辆车牌精确定位
• 2.2.1 阈值分割
• 2.2.2 连通域及车牌区域生成
• 2.2.3 去边框
• 2.2.4 实验结果与分析
• 2.3 小结
• 第三章 运矿车辆车牌图像预处理
• 3.1 颜色模型
• 3.1.1 RGB 颜色模型
• 3.1.2 HSI 颜色模型
• 3.1.3 车牌图像颜色模型
• 3.2 二值化
• 3.2.1 全局均值二值化
• 3.2.2 全局均值与局部方差二值化
• 3.2.3 运矿车辆车牌图像二值化
• 3.3 去无效区域
• 3.4 字符分割
• 3.5 小结
• 第四章 运矿车辆车牌字符识别
• 4.1 车牌汉字字符的识别
• 4.2 基于字符整体结构特征的车牌字符识别
• 4.2.1 特征提取
• 4.2.2 分类识别
• 4.3 识别结果与分析
• 4.4 减少误识与拒识的探讨
• 4.4.1 形态学处理的方法
• 4.4.2 滤波的方法
• 4.5 小结
• 第五章 运矿车辆车牌识别系统的实现
• 5.1 车牌识别算法的实现
• 5.2 车牌识别系统的实现
• 5.2.1 参数配置模块
• 5.2.2 日志记录模块
• 5.2.3 字符模板管理模块
• 5.2.4 车牌识别模块
• 5.2.5 生成车牌识别系统控件
• 5.3 小结
• 第六章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间的科研成果