車牌識(shí)別系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、車牌識(shí)別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，有著廣泛的應(yīng)用，同時(shí)也是計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理和模式識(shí)別等交叉學(xué)科的研究熱點(diǎn)?，F(xiàn)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)還存在定位不準(zhǔn)確、對(duì)傾斜角度過大的牌照不能進(jìn)行有效地校正、對(duì)字符識(shí)別率不高且訓(xùn)練時(shí)間過長以及實(shí)時(shí)性不高等缺陷。車牌識(shí)別系統(tǒng)一般分為四大組成部分：車牌定位、車牌傾斜校正、字符分割和字符識(shí)別。本文對(duì)車牌識(shí)別系統(tǒng)的各種技術(shù)進(jìn)行了深入研究，針對(duì)上述缺陷，完成了以下工作：在車牌定位環(huán)節(jié)采用了兩種方法對(duì)車牌進(jìn)行定位，

2、方法一針對(duì)位于固定場所靜態(tài)拍攝的車牌圖像，將傳統(tǒng)的基于邊緣檢測和形態(tài)學(xué)車牌定位方法進(jìn)行了改進(jìn)，通過有效的預(yù)處理方法減少了形態(tài)學(xué)步驟，提出用角點(diǎn)檢測結(jié)合車牌先驗(yàn)知識(shí)快速搜索車牌區(qū)域；方法二采用車牌橫向掃描定位車牌所在行區(qū)域，再用垂直投影法結(jié)合跨列掃描的方法快速定位車牌左右區(qū)域。對(duì)于車牌傾斜度校正，率先引入基于Canny算子檢測邊緣結(jié)合概率Hough變換的方法測出傾斜角，對(duì)車牌進(jìn)行有效地旋轉(zhuǎn)校正。針對(duì)車牌字符分割，結(jié)合車牌先驗(yàn)知識(shí)對(duì)其進(jìn)行粗

3、分割和二次分割。對(duì)于字符識(shí)別部分，本文根據(jù)車牌字符的特性，將識(shí)別系統(tǒng)分為四個(gè)不同的子系統(tǒng)，深入研究了貝葉斯分類器和模板匹配方法，改進(jìn)了傳統(tǒng)的模板匹配法對(duì)單純的數(shù)字和字母兩個(gè)子系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別，提出模板匹配和基于二值數(shù)據(jù)的貝葉斯分類實(shí)現(xiàn)相結(jié)合的方法對(duì)數(shù)字和字母混合系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別，針對(duì)漢字采用圖像比對(duì)距離匹配技術(shù)進(jìn)行識(shí)別。在專業(yè)工具軟件開發(fā)方面，首次采用Visual C++結(jié)合OpenCV庫針對(duì)車牌識(shí)別系統(tǒng)各流程進(jìn)行編程設(shè)計(jì)。對(duì)于某些復(fù)雜的算法直