智能交通系統(tǒng)中車牌識別與車型檢測的研究.pdf

1、交通信息采集與處理是實現(xiàn)城市交通智能化的關(guān)鍵，是智能交通中各子系統(tǒng)實施的核心基礎(chǔ)和重要前提，在交通規(guī)劃和交通管理控制等方面具有廣泛的應(yīng)用前景。本文利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對智能交通中的交通參數(shù)檢測進行了研究。 基于圖像識別技術(shù)的交通參數(shù)檢測就是利用數(shù)字圖像技術(shù)，獲得被檢測車道上車型、車速、車流量、車牌等交通參數(shù)，這些車輛信息為智能交通系統(tǒng)的應(yīng)用提供了有力的保障。交通參數(shù)檢測涉及面較廣，本文僅從車牌識別、車型檢測這兩個方面對圖像信息交

2、通參數(shù)檢測進行了研究。 在車牌識別方面，首先采用邊緣檢測與行掃描相結(jié)合的方法，實現(xiàn)車牌快速準確定位；利用大津法獲取最佳閾值實現(xiàn)車牌圖像的二值化；同時采用Radon變換、邊框去除、形態(tài)學(xué)處理等算法，實現(xiàn)了車牌精確定位，并從中分割出車牌字符；最后，采用網(wǎng)格法提取字符特征，用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)車牌字符的識別，從而得到車輛的牌照信息。 在車型方面，采用自適應(yīng)背景生成與更新算法，獲取道路交通現(xiàn)場的背景，并采用減背景法實現(xiàn)車輛目標的檢