汽车车牌自动识别技术研究

论文摘要

汽车车牌识别(License Plate Recognition, LPR)技术是计算机技术和数字图像处理技术在智能交通管理系统中的综合应用,是实现智能交通管理的关键环节。车牌识别系统主要包含车牌定位、字符分割和字符识别三个部分,本文主要对这三个方面进行研究,分析常见算法的优缺点,结合车牌自身的特点,最后设计一套有效的算法完成车牌识别。1.车牌定位通过对常见的车牌定位方法分析研究,采用了一种基于车牌颜色分量的定位方法,即根据统计采集到的图像中一定颜色范围的点阵数以勾勒出车牌所在区域。2.字符分割本文中采用的字符分割方法,首先将图像自左向右扫描,统计出每一列中黑点出现的次数相对于图片高度所占的百分比；再自下向上扫描,对扫描线所在行进行第三维投影,可得出若干个连续黑块,当黑块数量达到七时,则可认为车牌横向分割成功；最后对每一个横向分割成功的字符进行纵向信息提取,即定位己知字符的左右边界后,提取出其上下边界信息。3.字符识别字符识别是系统中的关键技术,需要完成车牌中字母、数字和汉字的识别,分析车牌字符特点,使用两种算法相结合的办法完成识别。针对字母和数字,采用基于最小距离分类器的字符识别方法；针对汉字,采用基于人工神经网络的车牌汉字识别办法。通过这两种方法的结合使用,即可提高识别的效率又可提高识别的准确度。通过实验表明,本文中采用的算法,可有效地、准确地完成车牌识别。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 引言
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内处研究现状
• 1.3 汽车车牌识别系统概述
• 1.4 本文组织结构
• 第2章 车牌定位
• 2.1 国内汽车车牌的特征
• 2.2 图像处理
• 2.2.1 灰度均匀化
• 2.2.2 边缘提取及图像二值化
• 2.2.3 形态学处理
• 2.3 常见车牌定位方法
• 2.4 本文的车牌定位方法
• 2.5 本章小结
• 第3章 字符分割
• 3.1 图像分割的概念
• 3.2 车牌字符分割相关知识
• 3.2.1 车牌字符串的特点
• 3.2.2 车牌字符分割的难点
• 3.3 常见的字符分割方法
• 3.4 本文的车牌字符分割方法
• 3.5 本章小结
• 第4章 字符识别
• 4.1 字符识别概况
• 4.2 车牌字符识别的特点
• 4.3 常见的字符识别方法
• 4.4 本文的字符识别方法
• 4.4.1 基于最小距离分类器的字符识别
• 4.4.2 基于人工神经网络的车牌汉字识别
• 4.4.2.1 人工神经网络
• 4.4.2.2 前向式神经网络
• 4.4.2.3 前向式神经网络的学习算法
• 4.4.2.4 本文中神经网络拓扑结构图与学习过程
• 4.5 本章小结
• 第5章 实验测试与结果分析
• 5.1 车牌识别系统测试
• 5.1.1 测试方案设计
• 5.1.2 测试设备与软件
• 5.1.3 测试数据及步骤
• 5.2 结果分析
• 5.2.1 测试结果
• 5.2.2 结论
• 5.2.3 识别率与效率
• 第6章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献