基于視頻圖像的車輛檢測和車牌識別.pdf

1、車牌識別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transport System，簡稱ITS）的一個重要組成部分，車牌識別在城市交通管理、停車場管理、小區(qū)車輛出入、高速公路收費等方面有著廣泛的應(yīng)用，對于城市道路交通卡口系統(tǒng)而言，高效的對車輛進(jìn)行檢測、對車牌進(jìn)行識別是協(xié)助破獲肇事逃逸、車輛違章和車輛丟失等事件的有效手段。在車牌識別系統(tǒng)中，能否檢測到運行車輛并對運行車輛進(jìn)行準(zhǔn)確的車牌定位對車牌字符的識別有著極其重要的影響，不能準(zhǔn)確的定位

2、到車牌就不能進(jìn)行字符識別，因此本文會重點對車輛檢測和車牌定位進(jìn)行深入研究，并提出一種新的車輛檢測和車牌定位方法，并在Matlab平臺上編程實現(xiàn)，實驗結(jié)果表明了該方法的有效性。
　　本文的主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面:
　　運動車輛的檢測。分析了目前常用的一些前景提取方法的優(yōu)缺點，在Matlab上分別編程實現(xiàn)其中三種提取車輛的方法，對比實驗結(jié)果并分析。根據(jù)實際需要選擇背景差分法的平均值背景模型并結(jié)合車輛的梯度圖像檢測目標(biāo)車輛，

3、最后使用形態(tài)學(xué)方法和二值化方法提取完整的目標(biāo)車輛。
　　車牌定位。簡要介紹目前針對車牌定位常用的一些方法，分析它們的優(yōu)缺點，通過實驗驗證一些車牌定位方法存在的缺點，例如，邊緣檢測方法對于圖像質(zhì)量較差的車輛圖片的車牌定位存在很大的誤差。根據(jù)這些缺點提出一種結(jié)合邊緣檢測和顏色特征的車牌定位方法，并進(jìn)行實驗驗證該方法的可靠性。
　　車牌傾斜校正與字符分割。成功定位到車牌后需要為車牌識別做準(zhǔn)備工作，定位到的車牌往往存在傾斜和定位的精