汽車牌照自動(dòng)識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、汽車牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(LPR)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理與模式識(shí)別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的重要研究課題之一，它是實(shí)現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)，在高速公路、城市交通和停車場(chǎng)等項(xiàng)目的管理中具有舉足輕重的作用。
　　 車牌識(shí)別系統(tǒng)是一個(gè)硬件和軟件相結(jié)合的整體智能化體系。其軟件部分可以分為三個(gè)主要功能模塊：車牌定位、車牌字符分割、車牌字符識(shí)別。本文對(duì)車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，提出了有效的解決策略，完成了實(shí)驗(yàn)，并根據(jù)項(xiàng)目要求完成了

2、車牌自動(dòng)識(shí)別軟件的開(kāi)發(fā)。
　　 文中根據(jù)車牌識(shí)別系統(tǒng)的模塊劃分為線索，首先對(duì)于車牌定位中的一些常用算法進(jìn)行了介紹，如利用車牌水平紋理特征的車牌定位算法、利用HSV 顏色空間的顏色距離和相似度的車牌定位方法。
　　 車牌字符分割一般三個(gè)步驟：車牌圖像的二值化、傾斜校正和字符切分。文中分別對(duì)三部分的適用算法進(jìn)行了介紹，如車牌圖像二值化中的Otsu 算法，利用Hough 變換求解車牌的傾斜角度以及利用坐標(biāo)變換進(jìn)行校正，通過(guò)垂直

3、投影的方法對(duì)車牌字符進(jìn)行切分。
　　 字符識(shí)別是車牌識(shí)別系統(tǒng)的最后一個(gè)功能模塊，也是本文的研究重點(diǎn)。我國(guó)的車牌根據(jù)其標(biāo)準(zhǔn)制式共有三種字符類型，分別是數(shù)字、英文字母和漢字。不同的字符類型，因?yàn)槠浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜程度的不同應(yīng)采用不同的特征進(jìn)行描述和識(shí)別。對(duì)于數(shù)字和英文字母，因其筆畫少且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，所以本文采用結(jié)構(gòu)特征對(duì)其進(jìn)行描述和識(shí)別。目前，常用的結(jié)構(gòu)特征是字符的外輪廓特征，該方法能夠較好的描述字符的整體外形，且實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單速度快。但當(dāng)字符圖像質(zhì)

4、量較低，不能很好的對(duì)字符進(jìn)行區(qū)分。在此基礎(chǔ)上，本文提出采用多種結(jié)構(gòu)特征融合（包括字符外輪廓特征、字符內(nèi)輪廓特征和字符差分跳變特征）的方法來(lái)進(jìn)行改進(jìn)和彌補(bǔ)。并在試驗(yàn)中給出了改進(jìn)效果。對(duì)于漢字，由于漢字筆畫繁多且多數(shù)結(jié)構(gòu)很復(fù)雜，若同樣采取結(jié)構(gòu)特征來(lái)描述和識(shí)別不能達(dá)到很好的效果。Gabor 濾波器有方向選擇性和頻率選擇性兩個(gè)重要特性，其在圖像中的表現(xiàn)是對(duì)字符圖像中字符筆畫的寬度和方向具有選擇性。只有當(dāng)字符筆畫寬度同濾波器頻率尺度相符且筆畫分布

5、方向同濾波器方向相差90°時(shí)，Gabor 濾波器才有有效濾波輸出且是最大輸出。因此本文提出采用Gabor 濾波器組的統(tǒng)計(jì)特征提取來(lái)對(duì)漢字進(jìn)行描述和識(shí)別。通過(guò)實(shí)驗(yàn)反應(yīng)了該方法能夠有效的對(duì)漢字進(jìn)行分類識(shí)別。為進(jìn)一步提高識(shí)別率，本文還采用了經(jīng)過(guò)PCA 降維處理的全像素特征來(lái)描述和識(shí)別車牌字符。
　　 在分類器的設(shè)計(jì)和構(gòu)架上，本文采用支持向量機(jī)（SVM）分類器和多種特征的融合。因?yàn)槿诤虾?，各種特征在分類時(shí)的性能表現(xiàn)各有優(yōu)劣，本文提出了一