基于软件触发的全视频车牌识别系统的研究与应用

论文摘要

近几年,我国私家车拥有者的数量不断增多,促进了很多汽车相关产业的发展,同时也带动了车牌识别系统在更多场合的应用,例如不方便安装外触发装置的室内和移动式稽查系统等。车牌识别系统主要是利用数字图像处理技术对车牌的图像进行分析,以达到自动提取车牌信息,确定车牌号的目的。车牌号的自动提取相比人工处理具有更高的效率,而且在某些方面也有其不可替代的作用,因此具有十分重要的意义。车牌识别技术在国外已经发展的比较成熟,许多发达国家和地区都根据自己本土的车牌特征研发出了相适应的车牌识别产品。但是,由于我国车牌具有其独有的特征,因此,国外的产品并不适用于我国的实际情况。同时,国内也有一些学者和科研机构研发出类似的产品,但这些产品大多数都是建立在大量的数值计算基础之上的,而且需要安装外部的触发设备,导致了系统的成本过大,从而影响了用户的经济利益。本课题以应用于4S店的ERP系统中的车牌识别子系统开发项目为背景,并针对我国车牌独有的特征,研究出了一种采用软件分析视频信息获取车辆图像的自动车牌识别系统,成功实现了无外触发装置情况下的车牌自动识别,课题的主要研究内容如下：首先,根据车牌识别系统的实施环境确定了系统的图像获取方式,然后介绍了采用软件分析视频的方式获取图像的车牌识别系统的工作流程,以及系统中用到的主要设备,设备的连接方式和选型。其次,根据本系统的工作流程和硬件结构来设计系统的软件结构,并最终确定在Visual C++的编程环境下开发系统,采用双进程的工作方式分别进行视频分析和车牌识别工作,讨论了双进程间的通信方式的选择、系统的数据库支持、系统的可靠性设计等内容。再次,在硬件搭建和软件架构设计的基础上讨论系统的主要算法。其中车辆触发部分主要介绍了车辆触发功能的实现方法和避免误触发和漏触发的方法；车牌的定位部分采用边缘检测与颜色特征相结合的方式完成车牌定位；字符分割部分中首先采用基于先验知识的车牌图像预处理算法优化车牌图像,然后根据图像垂直投影完成字符分割；字符识别部分采用基于多特征值的字符滑动匹配方法完成字符识别工作,并讨论了对易混淆字符的特殊处理,大大提高了系统对易混淆字符的识别准确度。所有算法都在Visual C++环境下用C/C++语言实现。最后在系统的实施地点进行了系统功能的综合测试,并对测试结果进行了分析,实验结果证明本课题所提出的方法能够准确获取车辆图像,并能精确的提取车牌信息,达到了系统预期的效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 车牌识别技术的发展以及研究现状
• 1.3 目前车牌识别系统存在的主要问题
• 1.4 课题的研究内容和创新点
• 第二章 车牌识别系统硬件结构设计
• 2.1 系统的功能介绍
• 2.2 系统的工作流程
• 2.3 系统的硬件结构设计
• 2.3.1 摄像机
• 2.3.2 辅助光源
• 2.3.3 镜头
• 2.3.4 视频采集卡的选择
• 2.4 本章小结
• 第三章 车牌识别系统软件设计
• 3.1 数字图像处理
• 3.1.1 数字图像处理的概念及方法
• 3.1.2 图像的数字化
• 3.2 系统的软件结构设计
• 3.2.1 系统的软件开发方式
• 3.2.2 进程与线程
• 3.2.3 系统的软件结构
• 3.2.4 进程间通信
• 3.3 数据库支持
• 3.3.1 数据库及访问接口的选择
• 3.3.2 数据库支持的实现
• 3.4 系统的主要界面和可靠性设计
• 3.4.1 系统的主要界面及简介
• 3.4.2 系统可靠性设计
• 3.5 本章小结
• 第四章 系统中主要算法的研究与开发
• 4.1 车辆触发的实现
• 4.1.1 车辆触发方式简介
• 4.1.2 车辆图片颜色空间的转换
• 4.1.3 灰度值分析和背景图片的更新
• 4.1.4 避免误触发的方法
• 4.2 车牌定位算法
• 4.2.1 车牌区域的特征
• 4.2.2 常用的车牌定位的方法
• 4.2.3 边缘检测与颜色特征相结合的车牌定位算法
• 4.2.4 滤波和边缘检测算法
• 4.2.5 边缘的密度扫描与形态学处理
• 4.2.6 区域的筛选
• 4.3 字符分割算法
• 4.3.1 车牌图像特点及常用的字符分割方法
• 4.3.2 基于先验知识的车牌图像预处理算法
• 4.3.3 基于垂直投影的字符分割算法
• 4.4 字符识别算法
• 4.4.1 字符识别及常用的识别方法
• 4.4.2 改进的模板匹配方法
• 4.4.3 基于多特征的字符滑动匹配方法
• 4.4.4 易混淆字符的二次区分
• 4.5 本章小结
• 第五章 系统性能测试与分析
• 5.1 系统功能测试
• 5.1.1 车辆触发功能测试
• 5.1.2 车牌识别功能测试
• 5.2 系统实时性分析
• 5.3 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间主要研究成果
• 学位论文评阅及答辩情况表