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车牌识别系统中车牌定位算法的研究
| 论文题名： | 车牌识别系统中车牌定位算法的研究 |
| 关键词： | 车牌识别系统;牌照识别技术;定位方法;图像;智能交通系统;高速公路;车辆牌照;汽车;颜色模型;纹理特征;定位算法;仿真实现;字符识别技术;智能交通管理;停车场;经典;公共基础设施;道路交通管理;车辆管理系统;预处理技术 |
| 摘要： | 随着国民经济的飞速发展，我国的汽车数量迅速增加，2009年度我国的汽车产业达到了空前的高度，不管是产量还是销售量都居世界第一位，超越了美日等汽车高度发达的国家；与此同时我国政府在公共基础设施的建设上也加快了步伐。高速公路、立交桥、停车场越来越多，但是与其配套的车辆管理系统却没有紧紧跟上其发展的步伐，显得相对落后，仍然停留在以人工管理为主的阶段。因此，如何实现道路交通管理的自动化和车辆行驶的智能化，增强交通安全，减少交通堵塞，提高运输效率，减少环境污染，节约能源，提高经济活力，提高公路的使用效率变得越来越重要。各种智能交通系统(Intelligent TransportationSystem, ITS)因而相继产生。由于汽车牌照是确定汽车的有效手段，因此，车辆牌照识别技术(License Plate Recognition，简称LPR)在智能交通管理中发挥着基础性的重要作用，它作为城市智能交通系统中信息采集的一种手段，得到了飞速的发展。一些实用的车牌识别技术开始应用于车流量的监控、城市交通路口的“电子警察”、高速公路的出入控制、高速公路和停车场的电子收费、移动稽查、超速检测等场合。 车牌识别技术主要包括以下三个部分：车牌定位技术、车牌的字符分割技术和字符识别技术。车牌定位的任务就是确定出车牌在图像中的具体位置；车牌定位是车牌识别系统完成图像采集后对图像进行处理的第一步，它的定位效果直接关系到整个系统的最终识别率的高低，并且对系统的识别速度也有很大的影响。同时它又是一个经典难题。 本文在详细研究了国内外的各种经典的富有代表性的车辆牌照识别技术的基础上，首先介绍了图像的灰度化、边缘检测、滤波等车牌图像的预处理技术并且仿真实现，其次结合了中国车辆牌照的特点，对现有的车牌定位算法进行了深入研究，回顾了现有的经典车牌定位方法，将现有的车牌定位方法归为两类：一类是基于灰度图像的车牌定位方法，另一类是基于彩色图像的车牌定位方法；并在此基础上提出了基于纹理特征和HSV颜色模型的新的车牌定位方法，同时在MATLAB软件上仿真实现，该新方法可以满足系统实时性的要求，而且有较高的鲁棒性。试验结果表明，与现在已有的车牌定位算法相比，提出的基于纹理特征和HSV颜色模型的新算法无论在速度上、算法复杂度上，还是精度上都有明显的优势。 |
| 作者： | 闫青 |
| 专业： | 信号与信息处理 |
| 导师： | 周卫东 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东大学 |
| 学位年度： | 2010 |
| 正文语种： | 中文 |
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