車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。在電子收費(fèi)、車(chē)流監(jiān)控、出入控制等場(chǎng)合都有著廣泛的應(yīng)用，對(duì)于整個(gè)智能交通系統(tǒng)的發(fā)展起著舉足輕重的作用。由于問(wèn)題的復(fù)雜性和困難性，目前的一些識(shí)別系統(tǒng)還存在一些需要解決的問(wèn)題，因此有必要對(duì)此進(jìn)行進(jìn)一步的研究。 本文對(duì)車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的各個(gè)模塊和環(huán)節(jié)進(jìn)行了深入的研究，在實(shí)踐的基礎(chǔ)上，對(duì)一些關(guān)鍵技術(shù)給出了一些創(chuàng)新性的解決方法，使系統(tǒng)的識(shí)別性能有所提高，本文的創(chuàng)新點(diǎn)如下： 1、提出一種

2、基于單程分裂與合并算法的快速車(chē)牌粗定位方法，并結(jié)合顏色空間方法和紋理方法進(jìn)行細(xì)定位，使車(chē)輛圖像中車(chē)牌的定位更加快速與準(zhǔn)確。 2、對(duì)傳統(tǒng)二維Otsu算法進(jìn)行改進(jìn)，以解決原始二維Otsu算法的復(fù)雜性問(wèn)題，提高了算法對(duì)噪聲的容限，一定程度上解決了視頻采集到的低對(duì)比度車(chē)牌圖像的二值化問(wèn)題。 3、利用車(chē)牌字符的間距特征構(gòu)造一種基于字符間距模板的字符切分方法，該方法適應(yīng)性比較強(qiáng)、算法簡(jiǎn)單，實(shí)驗(yàn)表明該方法能取得較好的字符切分效果。