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不停车收费系统中的车牌识别技术研究
| 论文题名： | 不停车收费系统中的车牌识别技术研究 |
| 关键词： | 不停车收费系统;车牌定位;字符分割;字符识别;支持向量机 |
| 摘要： | ETC(电子不停车收费系统)是ITS(智能交通系统)领域中的一个重要的分支，由于它涉及到交通建设投资的回收，又是缓解收费站交通堵塞的有效手段，因此许多国家都把ETC作为ITS领域最先投入应用的系统来开发。本文利用数字图像处理技术来完善不停车收费系统的功能，针对不停车收费系统中的图像处理，模式识别关键技术进行了较深入研究。 车牌识别是本文研究的主要内容。其中包括图像预处理，车牌定位，字符分割，字符识别四个部分。常用的定位算法是对全图进行处理，而在实时监控系统中这些算法根本不能满足实时的要求，本文所提出的定位算法能够大大减少运算量。通常的字符分割算法如投影法和聚类分析法易受字符粘连的干扰，本文所提出的分割方法很好的解决了这一问题。针对车牌字符图像的变形、非均匀光照、强噪声干扰等条件，本文提出了一种基于推广的一类支持向量机的字符识别方法，该方法具有抗干扰能力强，识别率高等诸多优点。 本文主要内容如下：1.图像预处理部分。对本文采用的图像灰度转换、图像差分和图像二值化以及Hough变换算法做了详细介绍。 2.车牌定位部分。首先采用基于行扫描的车牌粗定位方案粗定位车牌；提出一种基于先验知识和模板匹配的方法来精确定位车牌。 3.字符分割部分。首先提出基于行扫描跳跃点数目变化率的车牌倾斜检测方法。然后采用行扫描法确定字符串上下边界；最后根据字符串的结构和尺寸特征，设计出车牌字符串模板，并结合最大类间方差分类法，提出基于模板匹配的最大类间方差车牌字符分割算法来分割字符。 4.字符识别部分。将推广的一类支持向量机用于字符识别，针对汉字、数字和字母分别训练了三组分类器，取得了较为满意的识别效果。 在上述研究的基础上，设计、实现了一个汽车牌照实时识别系统，系统执行效果理想，能够使不停车收费系统的运行自动化、智能化。 |
| 作者： | 李占斌 |
| 专业： | 计算机应用技术 |
| 导师： | 孟庆春;唐瑞春 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中国海洋大学 |
| 学位年度： | 2005 |
| 正文语种： | 中文 |
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