車牌識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、車牌識(shí)別是智能交通系統(tǒng)中最關(guān)鍵的研究課題,有著廣泛的應(yīng)用前景,如交通道路監(jiān)控、高速公路自動(dòng)收費(fèi)、停車場(chǎng)管理等。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展,機(jī)動(dòng)車輛日益增加,對(duì)車輛進(jìn)行安全管理、交通流引導(dǎo)和控制的需求越來(lái)越明顯,因此研究更為穩(wěn)定、快速、有效的車牌識(shí)別系統(tǒng)具有巨大的社會(huì)意義和實(shí)用價(jià)值。
　　 車牌識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)由三部分組成:車牌定位、字符分割和字符識(shí)別。本文綜合應(yīng)用圖像處理技術(shù)、模式識(shí)別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法,對(duì)這三大技術(shù)進(jìn)行深入學(xué)習(xí)與研究,提出

2、了有效的改進(jìn)方法,并利用VC++6.0平臺(tái),編程實(shí)現(xiàn)了車牌識(shí)別系統(tǒng)。具體包括以下內(nèi)容:
　　 在綜合分析了各種典型車牌定位算法后,提出一種基于水平垂直投影的車牌定位方法。該方法對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行一次平滑處理去除噪聲,然后閾值化,再對(duì)閾值化后的二值圖像在水平垂直方向上進(jìn)行投影運(yùn)算,求得車牌區(qū)域上下左右邊緣位置后,進(jìn)行裁剪。該方法特征提取簡(jiǎn)單、計(jì)算量小、速度快,且易于理解操作,能有效地實(shí)現(xiàn)車牌定位。
　　 在綜合分析了基于

3、投影、聚類、模板匹配等字符分割算法后,提出一種基于車牌先驗(yàn)知識(shí)的行列掃描字符分割方法。該方法結(jié)合我國(guó)車牌長(zhǎng)寬、字符特征,先利用掃描行法獲得車牌字符上下邊界,再利用掃描列法依次獲得各字符左右邊界,以此分割各字符。實(shí)驗(yàn)證明,該方法執(zhí)行速度快,能很好地處理由于車牌磨損、污染造成的字符粘連現(xiàn)象。
　　 在綜合分析了基于模板匹配、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別方法,以及深入研究了傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺陷后,提出一種改進(jìn)了的分組BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)字符識(shí)別方法