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车牌识别系统的发展

文章出处:责任编辑:人气:-发表时间:2015-07-10【

    汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。

    本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。字符的分割采用的方法是以二值化后的车牌部分进行垂直投影,然后在对垂直投影进行扫描,从而完成字符的分割。本文即是针对其核心部分进行阐述并使用MATLAB软件环境中进行字符分割的仿真实验。在字符识别部分,采用简单模版匹配算法,实验结果表明,此方法具有良好的识别性能。

    随着公路逐渐普及,我国的公路交通事业发展迅速,所以人上管理方式已经不能满着实际的需要,车牌识别系统使车辆管理更智能化,数字化,有效的提升了交通管理的方便性和有效性,微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。

关键字:车牌识别系统、智能化交通、车牌定位、字符分割、字符识别

  车牌识别LPR是智能交通系统(ITS)的一个重要组成部分。车牌识别系统的主要任务是分析和处理摄取到的复杂背景下的车辆图像,定位分割牌照,最后自动识别汽车牌照上的字符,车牌识别是利用车牌的唯一性来识别和统计车辆。在现代化交通发展中车牌识别系统是制约交通系统智能化、现代化的重要因素,车牌识别系统应该能够从一幅图像中自动提取车辆图像,自动分割牌照图像,对字符进行正确识别,从而降低交通管理工作的复杂度。车牌识别系统将获取的车辆图像进行一系列的处理后,以字符串的形式输出结果,这样不但数据量小,便于存储,操作起来也更容易,因此车牌识别系统的便捷性是人_L=车牌识别所不能比拟

的,它蕴藏着很大的经济价值和发展空间,对车牌识别技术的研究是非常有的意义的。

  20世纪90年代初,国外就已经开始了对汽车牌照自动识别的研究,其主要途径就是对车牌的图像进行分析,自动提取车牌信息,确定汽车牌号。在各种应用中,有使用模糊数学理论也有用神经元网络的算法来识别车牌中的字符,但由于外界环境光线变化、光路中有灰尘、季节环境变化及车牌本身比较模糊等条件的影响,给车牌的识别带来较大的困难。国外的相关研究有:(1)J Barroso提出的基于扫描行高频分析的方法;  (2)ITLancaster提出的类字符分析方法等。为了解决图像恶化的问题,日前国内外采用主动红外照明摄像或使用特殊的传感器来提高图像的质量,继而提高识别率,但系统的投资成本过大,不适合推广。”

  车牌识别系统中的两个关键子系统是车牌定位系统和字符车牌识别系统。关于车牌识别定位系统的研究,国内外学者已经作了大量的工作,但实际效果并不是很理想,比如车牌图像的倾斜、车牌表面的污秽和磨损、光线的十扰等都是影响定位准确度的潜在因素。为此,近年来不少学者针对车牌本身的特点,车辆拍摄的不良现象及背景的复杂状况,先后提出了许多有针对性的定位方法,使车牌定位在技术和方法上都有了很大的改善,然而现代化交通系统不断提高的快节奏,将对车牌定位的准确率和实时性提出更高的要求。


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