【正文】 在車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中對(duì)字符的分割與識(shí)別畢業(yè)論文目錄第一章緒論 7 7 8 9 10第二章圖 像預(yù)處理 12 BMP圖像的讀取與轉(zhuǎn)換 13 15 16 17第三章 圖像校正 18 19 19 19 21 23第四章字符分割 24 24 24 25 26第五章字符識(shí)別 28第六章車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) 30 30 30第七章結(jié)論 32致謝 34參考文獻(xiàn) 35第一章緒論 隨著科學(xué)技術(shù)與經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們對(duì)十交通狀況的要求也越來(lái)越高，在交通硬件取得了很大成就的同時(shí)，交通類(lèi)軟件的發(fā)展也引起了人們的廣泛重視。一些發(fā)達(dá)國(guó)家近年來(lái)出現(xiàn)了很多這方面的理論研究成果和軟件產(chǎn)品，我國(guó)在這方面的研究也具備了一定的規(guī)模。大量在公共場(chǎng)合的汽車(chē)需要得到監(jiān)管，而目前在各大城市。欠費(fèi)違章車(chē)輛招搖過(guò)市。各種違章行為層出不窮；車(chē)輛盜竊案件也時(shí)常發(fā)生。涉及機(jī)動(dòng)車(chē)的各種經(jīng)濟(jì)和刑事案件屢禁不止。給現(xiàn)代化的交通管理和公安刑偵等帶來(lái)了眾多問(wèn)題。為了更好地進(jìn)行管理，必須對(duì)車(chē)輛進(jìn)行一種確認(rèn)，而車(chē)牌識(shí)別就是其中最有效的確認(rèn)方法，車(chē)牌識(shí)別LPR是License Plate Recognition的簡(jiǎn)稱(chēng)，它是智能交通系統(tǒng) (Intelligent TransportationSystems, ITS)的一個(gè)重要組成部分。車(chē)牌識(shí)別技術(shù)在高速公路收費(fèi)站、路口監(jiān)測(cè)(電子警察)、大型停車(chē)場(chǎng)等場(chǎng)所具有廣闊的發(fā)展前景。 首先，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)在提高高速公路收費(fèi)站效率方面起著至關(guān)重要的作用。由十高速公路運(yùn)輸中傳統(tǒng)的人工收取通行費(fèi)方法效率低下，而近幾年不斷增大的交通流量，往往使得各式車(chē)輛在收費(fèi)管卡處滯留形成“瓶頸”，不能完全發(fā)揮出高速公路的優(yōu)點(diǎn)，這個(gè)問(wèn)題如得不到解決，勢(shì)必影響交通運(yùn)輸線的暢通，甚至導(dǎo)致直接或間接的經(jīng)濟(jì)損失。不停車(chē)自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)是解決這一問(wèn)題的有效方法之一，該系統(tǒng)的啟用將大大提高收費(fèi)站各通道的處理能力，減少車(chē)輛通過(guò)的時(shí)間。目前，類(lèi)似的自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)在美國(guó)和歐洲一些發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)得到使用推廣，據(jù)資料表明:高速公路自動(dòng)收費(fèi)站車(chē)輛的平均通過(guò)速度為每小時(shí)1500輛，而在裝有自動(dòng)收幣機(jī)的收費(fèi)站為每小時(shí)650輛，人工收費(fèi)則最多為每小時(shí)350輛。隨著該系統(tǒng)的推廣使用，收費(fèi)站前的車(chē)輛賭塞和交通擁擠的情況得到緩解，可以為過(guò)往車(chē)輛節(jié)約運(yùn)營(yíng)時(shí)間，這對(duì)十長(zhǎng)途旅客運(yùn)輸和商用貨物運(yùn)輸也顯得尤為重要。此外，由于不停車(chē)收費(fèi)系統(tǒng)的自動(dòng)化水平高、收費(fèi)迅速而便捷、管理統(tǒng)一規(guī)范，對(duì)杜絕高速公路人為的“亂收費(fèi)”現(xiàn)象也具有特別重要的意義。 其次，機(jī)動(dòng)車(chē)闖紅燈是口常交通管理中常見(jiàn)的交通違法現(xiàn)象，不僅擾亂了正常的交通秩序，也是造成機(jī)動(dòng)車(chē)交通事故的主要原因之一。因此采用現(xiàn)代化的先進(jìn)技術(shù)，采用智能化的交通控制和管理，為公安交通管理部門(mén)提供強(qiáng)有力的執(zhí)法證據(jù)，對(duì)改善交通秩序、保障交通安全、提高道路交叉口通行能力、減少交通事故、促進(jìn)社會(huì)的進(jìn)一步發(fā)展都具有重大的社會(huì)意義。所以，作為智能交通系統(tǒng)的一個(gè)重要分支，電子警察系統(tǒng)綜合利用網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字圖像處理、小波、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、通訊、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等先進(jìn)技術(shù)對(duì)闖紅燈這種交通違法現(xiàn)象進(jìn)行抓拍和處理，為公安交通部門(mén)提供強(qiáng)有力的執(zhí)法證據(jù)，對(duì)改善交通秩序、保障交通安全、提高道路交叉口通行能力、減少交通事故等都起到了重要作用。 此外，在大型停車(chē)場(chǎng)等系統(tǒng)的管理中，車(chē)牌識(shí)別也起著重要的作用。 近幾年來(lái)，汽車(chē)牌照智能識(shí)別的技術(shù)發(fā)展很快，就其識(shí)別基礎(chǔ)，主要可分為間接法和直接法兩種:間接法是基于IC卡(即無(wú)線電頻率鑒別(REID)或基于條碼的識(shí)別；直接法是基于圖像的汽車(chē)牌照識(shí)別。 間接法是指通過(guò)識(shí)別安裝在汽車(chē)上的IC卡或條形碼中所儲(chǔ)存的車(chē)牌的信息來(lái)識(shí)別車(chē)牌及相關(guān)信息。IC卡技術(shù)識(shí)別準(zhǔn)確度高，運(yùn)行可靠，可以全天候作業(yè)，但是它整套裝置價(jià)格昂貴，所需硬件設(shè)備十分復(fù)雜，不適用于異地作業(yè)。條形碼技術(shù)具有識(shí)別速度快、準(zhǔn)確度高、可靠性強(qiáng)以及成本較低等特點(diǎn)，但是對(duì)十掃描器要求很高。此外，二者都需要制定出全國(guó)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，并目_無(wú)法核對(duì)車(chē)、日條形碼是否相符，這也是技術(shù)上存在的缺點(diǎn)，這就使得其在短時(shí)間內(nèi)廣泛應(yīng)用變得非常困難。 基于圖像的車(chē)牌識(shí)別技術(shù)屬于直接法，是一種無(wú)源型汽車(chē)牌照智能識(shí)別方法，能夠在無(wú)任何專(zhuān)用發(fā)送車(chē)輛信號(hào)的車(chē)載發(fā)射設(shè)備情況下，對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)車(chē)輛或靜止?fàn)顟B(tài)車(chē)輛的車(chē)牌號(hào)碼進(jìn)行非接觸性信息采集并實(shí)時(shí)智能識(shí)別。與間接法識(shí)別系統(tǒng)相比，首先，這種系統(tǒng)節(jié)省了設(shè)備安置及大量資金，從而提高了經(jīng)濟(jì)效益；其次，由十采用了先進(jìn)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)，所以可以提高識(shí)別速度，較好的解決了實(shí)時(shí)性問(wèn)題；再次，它是根據(jù)圖像進(jìn)行識(shí)別，所以可以通過(guò)人的參與可以解決系統(tǒng)中的識(shí)別錯(cuò)誤，而其它方法是難以與人交互的。所以，如何實(shí)現(xiàn)更快更好進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別，已經(jīng)成為了一個(gè)各國(guó)關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。 許多國(guó)家的公司和大學(xué)都對(duì) LPR技術(shù)進(jìn)行了研究和開(kāi)發(fā)工作，其中包括:新加坡、美國(guó)、意大利、加拿大、英國(guó)、德國(guó)、香港和葡萄牙等。有些識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)投入到了實(shí)際運(yùn)用當(dāng)中去。國(guó)外現(xiàn)在有一些公司在這方面有一些比較成功的產(chǎn)品系列:以色列Hi_ Tech公司的See/Car System系列產(chǎn)品，香港Asia Vision Technology公司的VECON產(chǎn)品，新加坡Optasia公司的VLPRS產(chǎn)品等，其中VECON和VLPRS產(chǎn)品主要適合于香港和新加坡的車(chē)牌，Hi_ Tech公司的See/Car System有多種變形產(chǎn)品來(lái)分別適應(yīng)某一個(gè)國(guó)家的車(chē)牌，See/Car Chinese系統(tǒng)可以對(duì)中國(guó)大陸的車(chē)牌進(jìn)行識(shí)別，但也有很大的缺陷，而且不能識(shí)別車(chē)牌中的漢字。另外口本、加拿大、德國(guó)、意大利、英國(guó)等各個(gè)西方發(fā)達(dá)國(guó)家都有適合十本國(guó)車(chē)牌的識(shí)別系統(tǒng)。各個(gè)國(guó)家的產(chǎn)品雖然不同，但基本上都是基于車(chē)輛探測(cè)器的系統(tǒng)，因此設(shè)備投資巨大。 中國(guó)大陸做得較好的產(chǎn)品有中科院自動(dòng)化研究所漢土公司的“漢土眼”，除此之外國(guó)內(nèi)的業(yè)洲視覺(jué)科技有限公司、深圳市吉通電子有限公司、中國(guó)信息產(chǎn)業(yè)部下屬的中智交通電子系統(tǒng)有限公司等也都有自己的產(chǎn)品。另外西安交大的圖像處理與識(shí)別研究室、上海交大的計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系、清華大學(xué)人工智能?chē)?guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、浙江大學(xué)的自動(dòng)化系等也都做過(guò)類(lèi)似的研究。 車(chē)牌字符識(shí)別是車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分。車(chē)牌字符識(shí)別可以認(rèn)為屬于印刷體文字識(shí)別的范疇。早在五十年代人們就已經(jīng)認(rèn)識(shí)到印刷體字符識(shí)別的意義，開(kāi)始了相應(yīng)的研究，在以后的二十年中不斷有一些不是很成熟的軟件出現(xiàn)。到了八十年代后期，計(jì)算機(jī)硬件資源獲得飛速的提高，使得印刷體文字的快速識(shí)別成為可能。九十年代，大量的OCR方面的論文和系統(tǒng)見(jiàn)諸于世，SPIE, IEEE在這一方面也曾舉行過(guò)多次會(huì)議，大大推動(dòng)了該方向的研究，所有這些研究為車(chē)牌字符的識(shí)別提供了理論上的指導(dǎo)，但目前的科學(xué)技術(shù)還不能揭示人的文字識(shí)別的機(jī)制，腦機(jī)能研究的進(jìn)展會(huì)不斷地揭示人的這種機(jī)制，一旦這一機(jī)制被我們所認(rèn)識(shí)，建立在這個(gè)基礎(chǔ)上的文字識(shí)別理論和技術(shù)將會(huì)產(chǎn)生質(zhì)的飛躍。本文的主要研究?jī)?nèi)容是針對(duì)已經(jīng)定位好的車(chē)牌進(jìn)行一系列的圖像處理，最終識(shí)別出車(chē)牌的字符。具體研究?jī)?nèi)容包括對(duì)定位好的車(chē)牌進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理，對(duì)車(chē)牌圖像的傾斜校正，車(chē)牌圖像的字符分割工作和字符識(shí)別工作等四大塊內(nèi)容，其中涉及了圖像處理、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、模式識(shí)別等方面的知識(shí)，:定位車(chē)牌圖像車(chē)牌圖像預(yù)處理圖像的傾斜校正圖像的字符分隔車(chē)牌字符識(shí)別 主要研究?jī)?nèi)容如下: 針對(duì)車(chē)牌圖像的預(yù)處理。首先讀取定位好的車(chē)牌圖像，對(duì)圖像進(jìn)行灰度化、去噪處理、二值化等一系列圖像處理操作。車(chē)牌的傾斜校正處理。因?yàn)榕臄z角度原因等，了能夠正確分割字符，首先要校正車(chē)牌，擬采用Hough變換等方法取得二值化圖像的傾斜角，再通過(guò)變換方法校正圖像； 車(chē)牌字符的分割處理。為了可以得到噪音較少的圖像，首先根據(jù)車(chē)牌邊框的性質(zhì)去除上下邊框，然后根據(jù)車(chē)牌字符的特點(diǎn)，分割出單個(gè)的字符，最后通過(guò)字符高寬比值確認(rèn)字符圖像。 字符識(shí)別