車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)研究.pdf

1、車(chē)牌識(shí)別技術(shù)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,在交通道路管理和監(jiān)控方面有著重要的應(yīng)用價(jià)值。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是以車(chē)牌圖像作為識(shí)別對(duì)象的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng),其中涉及數(shù)字光學(xué)、數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域。本文對(duì)車(chē)牌識(shí)別相關(guān)算法進(jìn)行了對(duì)比分析,結(jié)合車(chē)牌識(shí)別的流程,明確了各環(huán)節(jié)采用的算法,通過(guò)MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)了車(chē)牌圖像預(yù)處理、車(chē)牌定位、車(chē)牌字符分割和車(chē)牌字符識(shí)別四大組成部分的功能,完成了車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)。
　　1、在圖像預(yù)處理環(huán)

2、節(jié)中,首先使用加權(quán)平均值法將RGB彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像,以提高整個(gè)系統(tǒng)的處理速度;之后針對(duì)不同質(zhì)量的圖像,相應(yīng)的進(jìn)行灰度拉伸、直方圖均衡化和中值濾波處理;最后利用Roberts算子提取車(chē)牌邊緣。
　　2、在車(chē)牌定位環(huán)節(jié)中,首先根據(jù)對(duì)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理后的圖像進(jìn)行水平和垂直方向的投影掃描,確定車(chē)牌位置;之后通過(guò)Radon變化法校正傾斜車(chē)牌;最后對(duì)二值化的車(chē)牌圖像進(jìn)行行掃描,并以先驗(yàn)知識(shí)為參考,除去車(chē)牌的邊框與鉚釘。
　　3、在車(chē)

3、牌字符分割環(huán)節(jié)中,首先根據(jù)字符在垂直方向上的投影與單個(gè)字符大小的先驗(yàn)知識(shí),實(shí)現(xiàn)車(chē)牌字符分割,并利用雙線性插值算法進(jìn)行字符歸一化處理。
　　4、在車(chē)牌字符識(shí)別環(huán)節(jié)中,首先將網(wǎng)格像素統(tǒng)計(jì)特征提取法提取的字符特征作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入;之后通過(guò)所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)輸入的樣本字符進(jìn)行訓(xùn)練,形成字符識(shí)別網(wǎng)絡(luò);最后利用測(cè)試樣本測(cè)試所建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)是否成功。
　　在上述分析研究的基礎(chǔ)上,基于MATLAB軟件開(kāi)發(fā)出車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng),