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汽车牌照定位与分割技术的研究论文编号:TX069 字数:35716,页数:73摘 要汽车牌照自动识别技术是计算机视觉和模式识别技术在现代智能交通系统中的一项重要研究课题，是实现交通管理智能化的重要环节。汽车牌照自动识别系统是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础的智能识别系统，它利用每一辆汽车都有唯一的车牌号码，通过摄像机所拍摄的车辆图像进行车牌号码的识别。在不影响汽车运行状态的情况下，计算机自动完成车牌的识别，可降低交通管理工作的复杂度。汽车牌照自动识别技术在车辆过路、过桥全自动不停车收费，交通流量控制指标的测量，车辆自动识别等方面有重要作用，因此ALPR技术的研究有重要的现实应用意义。本文重点介绍了汽车牌照自动识别系统中的关键技术，包括了图象预处理、汽车牌照定位与识别等内容。图象预处理方面主要介绍了图象灰度化和图象增强技术。在此基础上，还阐述了图像二值化和图像倾斜校正等方面的内容。对于汽车牌照定位与识别技术，重点是介绍了图像分割方法，简要提到了字符的识别技术。对于汽车牌照定位与分割系统的设计与实现，本文分别对该系统的两大模块进行了算法分析，并详细阐述了各模块实现的原理，最后给出了实验结果。关键词: 汽车牌照，图像预处理，牌照定位，图像分割，区域标识 ABSTRACTAutomatic license plate recognition (ALPR) is one of the most important aspects of applying computer techniques towards intelligent transportation systems. ALPR System uses computer vision and pattern recognition technology to management modern intelligent transportation. ALPR System is a smart identification system which based on digital image processing, pattern recognition and computer vision technology. ALPR System can identification license plate number because each vehicle have only one vehicle license plate number. Without affecting the operation of the vehicle, the computer can identify the license plate number automatically, which can reduce the complexity of the traffic management. Vehicle license automatic identification technology has important effect in vehicles crossing the bridge, measure the traffic indicators and automatic vehicle identification. Vehicle license automatic identification technology has played an important role in many different aspects. This paper focuses on the key technologies of the vehicle license plate recognition system, which include image preprocessing, vehicle license orientation and identification. In the part of image preprocessing introduces gray-scale image and image enhancement technology. On the other side, this paper also expounds on the value of the two images and proofread the gradient image. For vehicle licenses plate identification technology, the point is on the image segmentation method. This part also introduces the character recognition technique. In this paper, the design of the orientation and segmentation vehicle license plate system has two major modules. The most important is the algorithm analysis and the principle of the two modules. The end of paper is the experimental results.KEY WORDS vehicle licenses, image preprocessing, license positioning, image segmentation, regional identification 目录摘 要 IABSTRACT II第一章 绪论 11.1 研究背景及意义 11.2 国内外发展现状 21.3 车牌自动识别系统概述 41.4 论文组织结构 6第二章 车辆图像的预处理 72.1 图像的灰度化 72.2 图像增强 82.2.1 对比度增强 92.2.2 直方图均衡化 92.2.3 图像的滤波 102.3 图像的二值化 132.3.1 图像二值化的意义 132.3.2 二值化方法介绍 142.4 图像的倾斜校正 17第三章 车辆图像的分割 203.1 图像的分割 203.1.1 灰度门限法 203.1.2 灰度门限的确定 213.2 车牌分割的简介 213.2.1 基于区域的图像分割 223.2.2 基于边缘的图像分割 233.3 字符的分割与识别 243.3.1 字符的分割 243.3.2 字符的识别 25第四章 车辆定位与分割系统的设计与实现 274.1 图像预处理模块 274.1.1 图像灰度化算法实现 274.1.2 图像增强算法实现 294.2 牌照区域定位与分割模块 304.2.1 图像边缘检 31 4.2.2 阈值选取与图像二值化 324.2.3 定位车牌 334.3 设计介绍 354.3.1 系统模块分析 354.3.2 开发环境简介 364.3.3 界面功能介绍 37第五章 总结 415.1 工作总结 415.1.1 设计中遇到的困难 415.1.2 心得 425.2 工作展望 42致 谢 44参考文献 45附 录 程序 47--73以上回答来自:
中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化所的刘智勇等开发的系统在一个样本量为3180的样本集中，车牌定位准确率为99.42%，切分准确率为94.52%，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错的效果。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，难以满足实时性的要求。此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。（2）国外研究现状 国外在这方面的研究工作开展较早，在上世纪70年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如特征提取、模板构造和字符识别等三个部分，完成车牌的自动识别。字符识别分析技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破。发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。
难。“车牌识别设备是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(ETC)系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。本系统对车辆进行自动登记、验证、监视、报警，系统应用场合包括：高速公路，桥梁，隧道收费。道闸系统中车牌自动识别系统的设计与仿真设计复杂，工序难、准确率高。
近年来，随着停车场系统的发展越来越快，停车场的智能化管理车牌识别系统也摆在很多城市的口程，方便、高效、快捷、安全，成为停车场智能管理的终极目标。传统停车场管理都采用IC卡的形式。不管是固定车辆还是租赁车辆，出入停车场都要在出入口停车才能进出停车场。车辆出入时特别容易发生拥挤现象，引起车主的不满。提高用户体验满意度，在繁忙时段出入车辆不会造成交通堵塞，节省车主时间，提高通行效率，停车场管理者此时就需要寻找解决方案。智能车牌识别系统是车辆车牌识别停车场管理系统最重要的关键组成部分，在车辆进出停车场时采用专用网络高速高清车牌摄像头视频来识别算法，不需要手感自动登记进出车辆的车牌号码、车辆图像保存、车辆进出进入时间、位置、车辆车牌颜色等相关信息。不管是阴天、雨天、晚上，全天都能获得99.8%的综合识别率。可以支持各种车牌种类：普通蓝牌、普通黄牌、双层黄牌、教练车牌、新式单层武警车牌、新式双层武警车牌、新式单层军牌、使馆车牌、警车车牌等。更重要的是，智能化的结构也便于产品的适应性、稳定性、安装、调试和维护。使用智能车牌识别系统，停车场管理也变得更加简单。该系统解决了车辆进出时必须停下来刷卡的停车场进出口交通堵塞问题、解决一卡多车逃逸费、车主未持有卡的情况解决、卡丢失、损坏或卡磨损造成的浪费问题、解决卡管理时，收费人员的熟人不收费，收费也少等情况、车主无需在门口停车，车辆进出停车场无障碍，全程快速体验，为用户提供了一种崭新的服务模式，减轻了管理者的工作量，也提升了单位的管理形象。
中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化所的刘智勇等开发的系统在一个样本量为3180的样本集中，车牌定位准确率为99.42%，切分准确率为94.52%，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错的效果。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，难以满足实时性的要求。此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。（2）国外研究现状 国外在这方面的研究工作开展较早，在上世纪70年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如特征提取、模板构造和字符识别等三个部分，完成车牌的自动识别。字符识别分析技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破。发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。
汽车牌照定位与分割技术的研究论文编号:TX069 字数:35716,页数:73摘 要汽车牌照自动识别技术是计算机视觉和模式识别技术在现代智能交通系统中的一项重要研究课题，是实现交通管理智能化的重要环节。汽车牌照自动识别系统是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础的智能识别系统，它利用每一辆汽车都有唯一的车牌号码，通过摄像机所拍摄的车辆图像进行车牌号码的识别。在不影响汽车运行状态的情况下，计算机自动完成车牌的识别，可降低交通管理工作的复杂度。汽车牌照自动识别技术在车辆过路、过桥全自动不停车收费，交通流量控制指标的测量，车辆自动识别等方面有重要作用，因此ALPR技术的研究有重要的现实应用意义。本文重点介绍了汽车牌照自动识别系统中的关键技术，包括了图象预处理、汽车牌照定位与识别等内容。图象预处理方面主要介绍了图象灰度化和图象增强技术。在此基础上，还阐述了图像二值化和图像倾斜校正等方面的内容。对于汽车牌照定位与识别技术，重点是介绍了图像分割方法，简要提到了字符的识别技术。对于汽车牌照定位与分割系统的设计与实现，本文分别对该系统的两大模块进行了算法分析，并详细阐述了各模块实现的原理，最后给出了实验结果。关键词: 汽车牌照，图像预处理，牌照定位，图像分割，区域标识 ABSTRACTAutomatic license plate recognition (ALPR) is one of the most important aspects of applying computer techniques towards intelligent transportation systems. ALPR System uses computer vision and pattern recognition technology to management modern intelligent transportation. ALPR System is a smart identification system which based on digital image processing, pattern recognition and computer vision technology. ALPR System can identification license plate number because each vehicle have only one vehicle license plate number. Without affecting the operation of the vehicle, the computer can identify the license plate number automatically, which can reduce the complexity of the traffic management. Vehicle license automatic identification technology has important effect in vehicles crossing the bridge, measure the traffic indicators and automatic vehicle identification. Vehicle license automatic identification technology has played an important role in many different aspects. This paper focuses on the key technologies of the vehicle license plate recognition system, which include image preprocessing, vehicle license orientation and identification. In the part of image preprocessing introduces gray-scale image and image enhancement technology. On the other side, this paper also expounds on the value of the two images and proofread the gradient image. For vehicle licenses plate identification technology, the point is on the image segmentation method. This part also introduces the character recognition technique. In this paper, the design of the orientation and segmentation vehicle license plate system has two major modules. The most important is the algorithm analysis and the principle of the two modules. The end of paper is the experimental results.KEY WORDS vehicle licenses, image preprocessing, license positioning, image segmentation, regional identification 目录摘 要 IABSTRACT II第一章 绪论 11.1 研究背景及意义 11.2 国内外发展现状 21.3 车牌自动识别系统概述 41.4 论文组织结构 6第二章 车辆图像的预处理 72.1 图像的灰度化 72.2 图像增强 82.2.1 对比度增强 92.2.2 直方图均衡化 92.2.3 图像的滤波 102.3 图像的二值化 132.3.1 图像二值化的意义 132.3.2 二值化方法介绍 142.4 图像的倾斜校正 17第三章 车辆图像的分割 203.1 图像的分割 203.1.1 灰度门限法 203.1.2 灰度门限的确定 213.2 车牌分割的简介 213.2.1 基于区域的图像分割 223.2.2 基于边缘的图像分割 233.3 字符的分割与识别 243.3.1 字符的分割 243.3.2 字符的识别 25第四章 车辆定位与分割系统的设计与实现 274.1 图像预处理模块 274.1.1 图像灰度化算法实现 274.1.2 图像增强算法实现 294.2 牌照区域定位与分割模块 304.2.1 图像边缘检 31 4.2.2 阈值选取与图像二值化 324.2.3 定位车牌 334.3 设计介绍 354.3.1 系统模块分析 354.3.2 开发环境简介 364.3.3 界面功能介绍 37第五章 总结 415.1 工作总结 415.1.1 设计中遇到的困难 415.1.2 心得 425.2 工作展望 42致 谢 44参考文献 45附 录 程序 47--73以上回答来自:
汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别.其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。 某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 车牌识别停车场管理系统将摄像机在入口拍摄的车辆车牌号码图象自动识别并转换成数字信号。做到一卡一车，车牌识别的优势在于可以把卡和车对应起来，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，杜绝一卡多车使用的漏洞，提高物业管理的效益;同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生。升级后的摄像系统可以采集更清晰的图片，作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。 方便了管理人员在车辆出场时进行比对，大大增强了系统的安全性。
汽车牌照定位与分割技术的研究论文编号:TX069 字数:35716,页数:73摘 要汽车牌照自动识别技术是计算机视觉和模式识别技术在现代智能交通系统中的一项重要研究课题，是实现交通管理智能化的重要环节。汽车牌照自动识别系统是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础的智能识别系统，它利用每一辆汽车都有唯一的车牌号码，通过摄像机所拍摄的车辆图像进行车牌号码的识别。在不影响汽车运行状态的情况下，计算机自动完成车牌的识别，可降低交通管理工作的复杂度。汽车牌照自动识别技术在车辆过路、过桥全自动不停车收费，交通流量控制指标的测量，车辆自动识别等方面有重要作用，因此ALPR技术的研究有重要的现实应用意义。本文重点介绍了汽车牌照自动识别系统中的关键技术，包括了图象预处理、汽车牌照定位与识别等内容。图象预处理方面主要介绍了图象灰度化和图象增强技术。在此基础上，还阐述了图像二值化和图像倾斜校正等方面的内容。对于汽车牌照定位与识别技术，重点是介绍了图像分割方法，简要提到了字符的识别技术。对于汽车牌照定位与分割系统的设计与实现，本文分别对该系统的两大模块进行了算法分析，并详细阐述了各模块实现的原理，最后给出了实验结果。关键词: 汽车牌照，图像预处理，牌照定位，图像分割，区域标识 ABSTRACTAutomatic license plate recognition (ALPR) is one of the most important aspects of applying computer techniques towards intelligent transportation systems. ALPR System uses computer vision and pattern recognition technology to management modern intelligent transportation. ALPR System is a smart identification system which based on digital image processing, pattern recognition and computer vision technology. ALPR System can identification license plate number because each vehicle have only one vehicle license plate number. Without affecting the operation of the vehicle, the computer can identify the license plate number automatically, which can reduce the complexity of the traffic management. Vehicle license automatic identification technology has important effect in vehicles crossing the bridge, measure the traffic indicators and automatic vehicle identification. Vehicle license automatic identification technology has played an important role in many different aspects. This paper focuses on the key technologies of the vehicle license plate recognition system, which include image preprocessing, vehicle license orientation and identification. In the part of image preprocessing introduces gray-scale image and image enhancement technology. On the other side, this paper also expounds on the value of the two images and proofread the gradient image. For vehicle licenses plate identification technology, the point is on the image segmentation method. This part also introduces the character recognition technique. In this paper, the design of the orientation and segmentation vehicle license plate system has two major modules. The most important is the algorithm analysis and the principle of the two modules. The end of paper is the experimental results.KEY WORDS vehicle licenses, image preprocessing, license positioning, image segmentation, regional identification 目录摘 要 IABSTRACT II第一章 绪论 11.1 研究背景及意义 11.2 国内外发展现状 21.3 车牌自动识别系统概述 41.4 论文组织结构 6第二章 车辆图像的预处理 72.1 图像的灰度化 72.2 图像增强 82.2.1 对比度增强 92.2.2 直方图均衡化 92.2.3 图像的滤波 102.3 图像的二值化 132.3.1 图像二值化的意义 132.3.2 二值化方法介绍 142.4 图像的倾斜校正 17第三章 车辆图像的分割 203.1 图像的分割 203.1.1 灰度门限法 203.1.2 灰度门限的确定 213.2 车牌分割的简介 213.2.1 基于区域的图像分割 223.2.2 基于边缘的图像分割 233.3 字符的分割与识别 243.3.1 字符的分割 243.3.2 字符的识别 25第四章 车辆定位与分割系统的设计与实现 274.1 图像预处理模块 274.1.1 图像灰度化算法实现 274.1.2 图像增强算法实现 294.2 牌照区域定位与分割模块 304.2.1 图像边缘检 31 4.2.2 阈值选取与图像二值化 324.2.3 定位车牌 334.3 设计介绍 354.3.1 系统模块分析 354.3.2 开发环境简介 364.3.3 界面功能介绍 37第五章 总结 415.1 工作总结 415.1.1 设计中遇到的困难 415.1.2 心得 425.2 工作展望 42致 谢 44参考文献 45附 录 程序 47--73以上回答来自:
车牌自动识别能够快速准确的识别车牌号得益于百万高清像机及优异的车牌识别算法、优异的火眼臻睛车牌识别凭借数字宽动态技术及低照度清晰成像技术，车位视频检测终端在逆光、暗光等特殊环境下有良好的环境适应性表现，解决采用模拟摄像机无法准确的检测与识别的问题。
难。“车牌识别设备是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(ETC)系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。本系统对车辆进行自动登记、验证、监视、报警，系统应用场合包括：高速公路，桥梁，隧道收费。道闸系统中车牌自动识别系统的设计与仿真设计复杂，工序难、准确率高。
停车场车辆牌照识别系统的工作原理如下：
1.系统通过视频采集接口采集摄像头摄入包含车牌的视频图像；
2.再对动态采集到的图像进行处理以克服图像干扰，改善识别效果；
3.接着在动态采集到的图像中自动找到车牌的位置也就是边缘检测，并分割出单个字符的矩形区域；
4.对车牌进行二值化,最后把规整好的字符输入字符识别系统进行识别。
原理就是通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别，过程涉及：车辆检测—图像采集—预处理—车牌定位—字符分割—字符识别—结果输出。车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。参考资料：
1. 原理就是通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别，过程涉及：车辆检测—图像采集—预处理—车牌定位—字符分割—字符识别—结果输出。2. 车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。3. 图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。4. 车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。5. 字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。
难。“车牌识别设备是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(ETC)系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。本系统对车辆进行自动登记、验证、监视、报警，系统应用场合包括：高速公路，桥梁，隧道收费。道闸系统中车牌自动识别系统的设计与仿真设计复杂，工序难、准确率高。