車牌定位技術(shù)研究--畢業(yè)論文開題報告-展示頁
2025-01-28 00:07本頁面
【正文】 計(論文)開題報告學(xué)生姓名蘆鵬學(xué) 號215110535專業(yè)車輛工程（車輛電子電氣）指導(dǎo)教師羅紹新/郝騰飛職 稱副教授/講師所在院系汽車與軌道交通學(xué)院課題來源自擬課題課題性質(zhì)工程設(shè)計課題名稱車牌定位技術(shù)畢業(yè)設(shè)計的內(nèi)容和意義車牌定位是整個車牌識別系統(tǒng)中第一個重要的步驟，它的目的是從一幅車輛圖像中將車牌的位置找出來。本畢業(yè)設(shè)計為車牌定位技術(shù)的研究。其中車牌定位是車牌識別的第一步，也是最關(guān)鍵的一步，車牌定位效果的好壞直接影響后續(xù)字符的分割和識別工作。因此研究車牌定位技術(shù)對于車牌識別具有重要意義。為了提高機動車輛的安全管理水平及管理效率，人們依據(jù)一輛汽車擁有唯一的牌照這個特點，設(shè)計了一種車牌自動識別技術(shù)。在汽車牌照識別技術(shù)中，識別的是車牌區(qū)域內(nèi)的字符，所以從自然背景中分割出區(qū)域的車牌定位技術(shù)是車牌識別的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，車牌定位的精準(zhǔn)度直接影響到車牌識別的效果，所以汽車牌照定位是智能運輸系統(tǒng)中一個非常重要的研究課題。他們提出的這些方法，在一定的條件下可定位車牌，由于車牌識別大多是在復(fù)雜的環(huán)境條件下進行的，所以在利用圖像采集設(shè)備進行車輛圖像采集的過程中，會受到很多自然因素的干擾，比如天氣的好壞、光照強度、車牌傾斜、車牌污染等，這些因素的存在都不可避免的使采集到的圖像存在著一定的模糊程度，使得定位效果不是很理想。隨著國民經(jīng)濟的發(fā)展和車輛的增多，進入上個上個世紀(jì)90年底我國也開始著手對車牌定位進行深入系統(tǒng)的研究[5],并取得了一些成果。目前，國內(nèi)外對車牌定位系統(tǒng)的研究，主要集中在算法的研究和改進上，提出了一些卓有成效的車牌定位算法。(1)基于邊緣檢測的車牌定位方法圖像的邊緣是指在灰度級上發(fā)生急劇變化的區(qū)域,而在背景或者物體的內(nèi)部這種灰度的變化是比較平緩的。邊緣檢測主要是采用合適的邊緣算子作用于圖像，通過特定算法提取出邊緣像素點，邊緣檢測的關(guān)鍵是尋找合適的算子進行邊界分析。任一對角方向上的差分都可以用來估計梯度值。（2）Prewitt算子，利用梯度算子來文獻綜述計算原始圖像在橫向x和縱向y上的灰度變化率。Prewitt算子計算比較簡單，能平滑噪聲、但定位精度不夠高、可能產(chǎn)生外邊緣。該算子對噪聲有一定的抑制作用，但得到的邊緣寬度至少有兩個像素。腐蝕是對圖像內(nèi)部作處理，可消除圖像的細小部分和孤立的噪聲點:膨脹是對圖像外部作處理，能補全圖像中的小孔等，形成連通區(qū)域。但這種定位算法不能確定車牌的準(zhǔn)確位置，也可能會得到符合設(shè)定特征的多個定位區(qū)域（偽區(qū)域）。因此這種定位方法常常和其他定位方法一起
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