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車牌識別課程設計--車牌識別的設計與實現(xiàn)(已修改)

2025-06-20 17:16 本頁面
 

【正文】 課 程 設 計 車牌識別的設計與實現(xiàn) 姓名:程闖軍 學號 : 1008020226 專業(yè):信息工程 指導老師:李輝 2021年 1 月 車牌識別的設計與實現(xiàn) 摘要: 隨著我國經(jīng)濟、交通的的快速發(fā)展,車牌定位系統(tǒng)以及車牌字符自動識別技術也逐 漸受到人們的重視。車牌識別是對采集的車牌圖像進行灰度變換、邊緣檢測、腐蝕以及平滑處理,最后在取得的大對 像 中移除小對 像 ,由此提出了一種基于車牌紋理特征的車牌定位算法,最終實現(xiàn)對車牌的定位。車牌字符分割是為了以便后續(xù)對車牌模板進行匹配從而對車牌進行識別,考慮到我國車牌的結(jié)構(gòu)構(gòu)成所采用的字符并不是很多,由此本文采用了模板匹配的方法,對輸出的圖像和模板庫里的模板進行匹配,通過處理后得到的圖片與模板字符相減,得到的0越多那么就越匹配,然后對其個數(shù)進行累計并找出數(shù)值最大的,即為識別出來的結(jié)果。 關鍵詞:字符識別;模式識 別;車牌定位;模板匹配;邊緣檢測 1 引 言 近年來 隨著社會經(jīng)濟 的高速 發(fā)展、汽車數(shù)量急劇增加,對交通管理的要求也日益提高, 而相應的人工管理方式以不能滿足實際的需要,微電子、通信和計算機技術在交通領域的應用極大地提高了交通管理的效率。 運用電子信息技術實現(xiàn)安全、高效的智能交通成為交通管理的主要發(fā)展方向。汽車牌照號碼是車輛的唯一 “ 身份 ” 標識, 通過智能的車牌定位及識別技術將 對于維護 交通 安全 和城市治安,防止交通堵塞,實現(xiàn)交通 自動化 管理有著現(xiàn)實的意義 。 車牌識別技術 (Vehicle License Plate Recognition, VLPR) 是指能夠檢測到受監(jiān)控路面的車輛并自動提取車輛牌照信息進行處理的技術。車牌識別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一,應用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎,對 攝像機 所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析,得到每一輛汽車唯一的車牌號碼,從而完成識別過程。 車牌定位與字符識別技術是基于計算機圖像處理、模式識別等技術為基礎,通過對原圖像的處理,以及邊緣檢測技術實現(xiàn)對車牌的定位,然后對車牌圖像處理、歸一化處理、分割以及保存,最后進行分割圖像與模板庫的模板進行匹配,最后輸出匹配結(jié)果。車牌的智能定位以及識別是一個完整的系統(tǒng),考慮到其應用的普遍性以及廣泛性,就要求我們在設計過程中考 慮到以下幾方面: ( 1) 準確性 :盡可能的避開其他外界造成的干擾,準確的識別車牌信息。 ( 2) 實時性 :考慮到車載行駛的過程中速度不一,對觸發(fā)超速攝像的抓拍應當及時的對其進行識別并且儲存,才能有效的提高工作效率。 ( 3) 優(yōu)化性:采用竟可能低的硬件要求,對其快速的做出的計算與識別。 本文采用的是選取不同的邊緣算子檢測,通過實驗分析不同算子的效果,最終選取了 canny算子進行車牌的邊緣檢測,更好的對其進行檢測與識別,然后通過二值化等處理進行分割,最終與模板庫模板進行對比,達到車牌識別的目的。 2 車牌識別系統(tǒng)分 析 車牌識別現(xiàn)狀分析 模式識別 [1]是一門以應用為基礎的學科,目的是將對 像 進行分類,這些對 像 與應用領域有關,他們可以是圖像,信號波形或者是任何可測量且需要分類的對像,在機器視覺中,模式識別是非常重要的,機器視覺系統(tǒng)通過照相機捕捉圖像,然后通過分析生成圖像的描述信息。車牌識別技術是計算機模式識別技術在智能交通領域的典型應用,是一個以特寫目標為對像 的專用計算機視覺系統(tǒng) [2]。簡單地說,它使計算機能像人一樣認識汽車牌照 (包括車牌的漢字、字母、數(shù)字 )。 車輛牌照識別技術推出以來,人們就對其進行了廣泛的研究。 從 20世紀 90年代初,國外就已經(jīng)開始了對汽車牌照自動識別 [3]的研究,其主要途徑就是對車牌的圖像進行分析,自動提取車牌信息,確定汽車牌號。國外己有不少相關的文章發(fā)表,有的己經(jīng)非常成熟,投入實際使用。 我國車牌自動識別的研究起步較晚,大約發(fā)生在八十年代末。 1988年戴營等利用常見的圖像處理技術方法提出漢字識別的分類是在提取漢字特征的基礎上進行的。根據(jù)漢字的投影直方圖( ProjectionHIStogram),選取浮動閡值,進行量化處理后,形成一個變長鏈碼,再用動態(tài)規(guī)劃法,求出與標準模式鏈碼的最小距離,實現(xiàn)細分 類,完成漢字省名的自動識別。 目前我國市場上有二十幾家企業(yè)從事 車牌識別 產(chǎn)品的開發(fā)和生產(chǎn),其中比較 成熟的有香港的 ASiavisionTeChnologyLtd公司(亞洲視覺科技有限公司)、北京 漢王、沈陽聚德、川大智勝、上海高德威、清華紫光、杭州友通、深圳科安信、利普視覺中智交通電子系統(tǒng)有限 公司等企業(yè)。 車牌識別的意義 結(jié)合我國的國情,由于我國地域廣闊,車輛道路復雜,安裝相應的檢測設備或者人員配備投資巨大,且造成人力物力的浪費,因此我們急需對現(xiàn)有的檢測設備優(yōu)化,而車牌識別技術恰好能滿足這一需求,通過車牌識別我們可以解決被納入“黑名單”的通緝車輛,可以統(tǒng)計一定時間范圍內(nèi)進出各省的車輛,還能有效的對該車輛進行定位,對公安機關等相關部門有著很重要的作用,具體歸結(jié)應用方式如下: 1) 監(jiān)測報警 對于納入 “ 黑名單 ” 的車輛,例如:被通緝或掛失的車輛、欠交費車輛、未年檢車輛、肇事逃逸及違章車輛等, 我 們只需要把其牌照的信息輸入系統(tǒng),那么該車輛在通過裝有全國聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的路口或者收費站等卡口時,信息采集設備將會對其進行采集并且與數(shù)據(jù)庫對比,實現(xiàn)其定位。這種方式可以通過程序?qū)崿F(xiàn) 24小時工作,而且此過程保密性好,不會提醒黑名單車輛的死機。 2) 車輛出入 自動登記及放行 在需要管制的小區(qū)或者辦公場所門口裝設車牌識別系統(tǒng),那么汽車進出此場所時間,車牌牌照等信息將會被存儲在相應的數(shù)據(jù)庫中,通過修改相應的數(shù)據(jù)庫,添加車牌信息,我們還能讓自動門禁對相應的車輛進行自動放行,如遇到非數(shù)據(jù)庫中的車輛則由保安進行相應的咨詢,或批準后 人為放行。這不僅 提高物業(yè)管理的效益 , 同時自動比對進出車輛,防止偷盜事件的發(fā)生。 3) 違法 違章 管理 車牌識別技術結(jié)合測速設備可以用于車輛超速違章處罰,一般用于高速公路 、容易肇事路段。還可以在紅綠燈路口加上紅外檢測實現(xiàn)違規(guī)檢測,對出現(xiàn)闖紅燈的現(xiàn) 像 或者違規(guī)轉(zhuǎn)彎的現(xiàn) 像 進行相應的數(shù)據(jù)采集。將其傳送至相關部門,從而對其下發(fā)處罰通知書,實現(xiàn)對其處罰。 4) 交通流控制指標參量的測量 為達到交通流控制的目標,一些交通流指標的測量相當重要。車牌識別系統(tǒng)能夠測量和統(tǒng)計很多交通流指標參數(shù)例如車流量,車流高峰時間段,平均車速,車輛 密度等。這也為交通誘導系統(tǒng)提供必要的交通流信息。從而能夠有效的采取措施預防堵車,排隊,事故等交通異?,F(xiàn) 像 。 5) 移動電子警察系統(tǒng) 隨著我國公路基礎建設的快速發(fā)展,公路的質(zhì)量、里程都有了很大程度上的提高,但也出現(xiàn)了不交養(yǎng)路費等情況,給國家造成了巨大的經(jīng)濟損失。且丟失車輛稽查、車輛是否合法、攔車路檢等情況都需要公安人員對其進行相應的檢查,由于人工判斷工作效率很低且容易讓正常車主及乘客造成誤解,現(xiàn)在有了車牌自動識別技術之后將大大提高辦公效率以及檢查的準確性,很大程度上解決了以上的問題。 3 實現(xiàn)目標和功能 車牌識 別 (Vehicle License Plate Recognition, VLPR) 是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一,應用十分廣泛 ,車牌識別技術通過對信息量較大的對 像 采集,然后經(jīng)過一系列的處理提取了相對較小的信息量且有價值的一部分信息,僅僅提取識別車“身份”的車牌信息。 在交通管理過程中,通常采用視頻監(jiān)控方式對闖紅燈和超速等違章車輛進行監(jiān)督。對違章車輛,需要自動檢測車牌信息,提取車牌號碼,以便查找車主信息和監(jiān)督管理。 對于維護交通安全 和城市治安,防止交通堵塞,實現(xiàn)交通 自動化 管理有著現(xiàn)實的意義。 實現(xiàn)功能 1)對圖像進行預處理,增加圖像的對比度; 2)根據(jù)圖像的顏色對車牌區(qū)域定位 3)對圖像進行旋轉(zhuǎn)、二值化操作,并進行水平投影操作,根據(jù)直方圖峰值和谷值對字符進行分割; 4)可采用模板匹配方法,對數(shù)字和字母進行識別,并輸出識別后的結(jié)果。 4 實現(xiàn)所采 用的方法 車輛牌照識別整個系統(tǒng)主要是由車牌定位和字符識別兩部分組成,其中車牌定位又可以分為圖像預處理及邊緣提取模塊和牌照的定位及分割模塊;字符識別可以分為字符分割與特征提取和單
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