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原文传递 面向停车场管理的车牌字符识别技术研究
论文题名: 面向停车场管理的车牌字符识别技术研究
关键词: 车牌识别;图像处理;字符识别;模板匹配;停车场管理
摘要: 随着我国国民经济的发展,国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多,对交通控制、安全管理的要求也日益提高。智能交通系统已成为当前交通管理发展的主要方向,而车辆牌照识别技术作为智能交通系统的核心,起着举足轻重的作用,它在高速公路、城市道路和停车场等项目管理中占有无可取代的重要地位,它的广泛应用必将有助于我国交通管理自动化的进程.。
   车牌识别系统主要包括车牌定位、字符分割、车牌字符识别等三个部分,车牌字符识别是车牌识别技术的关键之一,也是目前该领域研究的热点问题之一。虽然已有不少车牌字符识别方法,但当车牌图像质量退化,尤其是车牌中的字符出现严重的倾斜、模糊、扭曲、缺损或有污迹等情况时,车牌的字符识别仍是一个有待进一步解决的难题。
   本文针对车牌的字符识别及相关技术进行研究,主要研究内容包括:
   1.介绍了基于车牌自动识别技术的停车场管理系统框架结构,包括图像采集、图像预处理、车牌定位、车牌字符分割、字符识别和数据库设计等模块。
   2.介绍了字符识别前的图片预处理技术,阐述了模板匹配的基本原理,提出了一种改进的模板匹配字符识别方法:先计算字符区域密度和复杂指数进行汉字分组,再逐个计算分组模板内的相似度进行匹配,实现汉字的识别;利用字符中的封闭曲线特征对数字和字母进行粗分类,再提取字符细节特征点,将待匹配字符的特征点和所属大类的每个字符的模板进行比对,实现字母和数字的识别。
   3.车牌识别系统受环境因素影响很大,切分得到的车牌字符在特征空间是以多聚类形式存在的,因此本文把多模板聚类方法用到车牌字符识别中。即根据不同字符之间的关系重新定义类内和类间距离公式,并提出了一种改进的准则函数。多模板匹配识别方法有效提高了车牌汉字识别率。
   最后,总结和分析了设计的车牌自动识别系统中的不足,对系统的改进提出建议,对论文的进一步研究工作提出展望与设想。
  
作者: 林明儒
专业: 计算机技术
导师: 李翠华
授予学位: 硕士
授予学位单位: 厦门大学
学位年度: 2011
正文语种: 中文
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