基于機器視覺的車輛信息提取的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著我國汽車保有量的迅速提升，車輛的改裝、拼接等違反交通運輸規(guī)則的現(xiàn)象越來越普遍。這些問題已成為交通安全的重要隱患，給國家財產(chǎn)與人民生命安全帶來嚴(yán)重的威脅。為了有效辨認(rèn)非法改裝、拼接的車輛，加強交通系統(tǒng)中的車輛管理，本文研究并開發(fā)了一套車輛信息檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)的主要任務(wù)就是識別車牌字符信息和測量車輛幾何尺寸信息。論文的主要研究工作如下:
　　針對車牌字符的特征，提出了一種能夠適應(yīng)夜間、逆光、霧霾等復(fù)雜環(huán)境的車牌字符識別算法。該算法

2、主要由車牌定位、字符分割與字符識別三部分組成。在車牌定位中，根據(jù)車牌的顏色信息、字符的垂直邊緣信息與車牌的外形結(jié)構(gòu)等特征將車牌區(qū)域與背景區(qū)域粗略地區(qū)分出來。利用機器學(xué)習(xí)中的支持向量機(SVM)算法將粗定位后的車牌分類，得到精確的車牌位置。在字符分割中，通過對字符分割的傳統(tǒng)方法進行討論分析，實現(xiàn)了一種基于改進字符連通域的分割方法。在字符識別中，介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成及相關(guān)原理，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與車牌相關(guān)的字符，實現(xiàn)對車牌字符的識別。

3、
　　詳細(xì)闡述了車輛幾何尺寸測量中使用的雙目立體視覺原理。根據(jù)攝像機的成像模型，給出了圖像坐標(biāo)系、攝像機坐標(biāo)系、世界坐標(biāo)系的定義與它們之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系?；诙S平面標(biāo)定法與開源計算機視覺庫(OpenCV)實現(xiàn)了攝像機參數(shù)標(biāo)定。從匹配基元、約束準(zhǔn)則、立體匹配策略三個方面詳細(xì)闡述了立體匹配的原理。選擇了圖像的局部區(qū)域作為圖像的匹配基元，完成了立體視覺匹配算法。
　　詳細(xì)介紹了在平行雙目立體視覺下，進行深度信息提取的三角測量原理。根

4、據(jù)深度測量公式計算出攝像機到車輛各端的距離，得出車輛幾何尺寸的計算公式。介紹了車輛信息檢測系統(tǒng)的設(shè)計思路，給出了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。
　　論文將計算機視覺測量技術(shù)與識別技術(shù)應(yīng)用到車輛信息檢測系統(tǒng)，研究和改進了車牌定位與字符分割算法，實現(xiàn)了車輛車牌牌號的信息提取，完成了車輛幾何尺寸獲取系統(tǒng)的理論設(shè)計和系統(tǒng)規(guī)劃，為高效實用化車輛信息檢測系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)實現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。
　　本文設(shè)計的車輛信息檢測系統(tǒng)不需要對識別與測量場景進行諸多限制，測量