汽车牌照自动识别系统

论文摘要

论文以住宅社区车辆自动管理为背景,运用车牌识别技术实现园区车辆自动化、智能化管理,尽量减少人工的参与,大大提高了经济性、安全性与使用效率。整个汽车牌照识别系统由以下六部分构成:1.图像采集:安装在小区入口处的高分辨率摄像机对过往车辆进行动态或静态抓拍,再通过图像采集卡采集当前图像并形成图像数据组存储在计算机中。2.牌照定位:该模块把汽车牌照从所拍摄的图像中分割出来,也就是在这个画面中找出包含牌照字符的最小区域来。3.字符分割:对定位后的车牌上的字符进行分割使其以单个字符的形式出现。4.字符识别:该模块对分割出来的牌照图像进行处理、分析与理解,最终给出牌照号码。5.数据库处理:建立一个牌照数据库,储存一定数量的车牌号码及汽车的一些相关资料。将提取出来的牌照号码与数据库中储存的车牌号码进行比较,如果信息正确则启动后续硬件操作,否则产生报警信息。同时数据库也可单独进行车辆信息的管理,包括录入、查询、修改等功能。6.牌照显示:数据库对识别结果判断后,启动牌照显示的硬件操作。系统涉及的硬件有高性能工控计算机,高分辨率CCD摄像机,视频采集卡,来车感应装置、单片机、LED点阵等。系统中的图像采集模块,牌照识别模块,数据库交互处理模块及与单片机通信的串口程序是在VC++6.0环境下用C++语言编写,单片机程序在Keil51环境下用C语言编写,牌照显示由单片机C8051F020构成的系统完成。实验检测通过采集车头和车尾的200多幅车辆牌照图像,结果表明在光照合适、牌照倾斜矫正后倾斜角小于8°的条件下,该系统具有较高准确识别率。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 牌照识别技术现状
• 1.2.2 牌照识别应用现状
• 1.3 系统构成
• 1.3.1 图像采集
• 1.3.2 图像处理
• 1.3.3 数据库处理
• 1.3.4 牌照显示
• 1.4 论文主要工作及章节安排
• 第二章 牌照定位
• 2.1 引言
• 2.2 彩色图像到灰度图像的转换
• 2.3 图像灰度增强
• 2.3.1 灰度拉伸
• 2.3.2 光线补偿
• 2.3.3 直方图均衡
• 2.3.4 灰度临域增强
• 2.4 纹理提取
• 2.4.1 梯度算子
• 2.4.2 拉普拉斯算子
• 2.5 牌照定位
• 2.5.1 扫描线定位方法
• 2.5.2 波峰合并算法
• 2.6 结论
• 第三章 字符分割
• 3.1 引言
• 3.2 二值化处理
• 3.2.1 Marr算子二值化处理方法
• 3.2.2 “特征线”二值化处理方法
• 3.3 牌照反色
• 3.3.1 聚类反色法
• 3.3.2 平均灰度反色法
• 3.4 倾斜矫正
• 3.4.1 哈夫变换
• 3.4.2 哈夫变换实现
• 3.4.3 几何校正
• 3.5 利用投影特征进行字符分割
• 3.5.1 水平分割
• 3.5.2 垂直分割
• 3.6 字符分割实例
• 3.7 结论
• 第四章 字符识别
• 4.1 引言
• 4.2 特征抽取
• 4.2.1 闭环特征
• 4.2.2 直笔画特征
• 4.2.3 对称特征
• 4.2.4 字符像素比重特征
• 4.2.5 字符外围轮廓特征
• 4.2.6 字符结构特征
• 4.2.7 骨架特征
• 4.3 字母数字识别
• 4.4 汉字识别
• 4.5 处理实例
• 4.6 结论
• 第五章 数据库处理
• 5.1 技术背景
• 5.1.1 各种数据库访问技术的比较
• 5.1.2 系统数据库及接口选型
• 5.2 数据库设计
• 5.3 MFCODBC数据库访问实现
• 5.3.1 配置数据源
• 5.3.2 创建数据库界面
• 5.3.3 数据库主要操作方法
• 5.4 结论
• 第六章 牌照号码显示电路
• 6.1 硬件选型
• 6.1.1 C8051F020简介
• 6.1.2 可编程数字I/O和交叉开关
• 6.1.3 串行端口
• 6.1.4 定时器
• 6.2 系统硬件搭建
• 6.2.1 牌照显示原理图
• 6.2.2 牌照显示电路设计
• 6.3 软件设计
• 6.3.1 PC机串口程序设计
• 6.3.2 VC环境下串口通信界面
• 6.3.3 单片机通信软件设计
• 6.4 本章小节
• 第七章 结论
• 致谢
• 参考文献
• 攻硕期间取得的研究成果