【正文】 ....................................... 錯誤 !未定義書簽。 附錄 程序清單 ...................................... 錯誤 !未定義書簽。 該技術應用范圍非常廣泛 , 其中包括 : (1) 交通流量檢測； (2)交通控制與誘導； (3) 機場、港口等出入口車輛管理；(4) 小區(qū)車輛管理； (5) 闖紅燈等違章車輛監(jiān)控； (6) 不停車自動收費； (7) 道口檢查站車輛監(jiān)控； (8) 公共停車場安全防盜管理； (9) 計算出行時間； (10) 車輛安全防盜、查堵指定車輛等。 車牌識別系統(tǒng)主要由車牌定位、字符分割、字符識別三個部分構成， 當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發(fā)圖像采集單元，采集當 前的視頻圖像。車牌識別系統(tǒng)目前已經(jīng)得到了廣泛的應用，本文將一步一步講解該技術的關鍵部分。 MATLAB 的名稱源自 Matrix Laboratory，它的首創(chuàng)者是數(shù)值線性代數(shù)領域頗有影響的 Cleve Moler 博士，他也是生產(chǎn)經(jīng)營 MATLAB 產(chǎn)品的沒過 Mathworks 公司的創(chuàng)始人之一。MATLAB 將高性能的數(shù)值計算和可視化集成在一起，并提供了大量的內(nèi)置函數(shù)，從而使其被廣泛的應用于科學計算 、控制系統(tǒng)、信息處理等領域的分析、仿真和設計工作中 ，而且利用 MATLAB產(chǎn)品的開放式結構，用戶可以非常容易地對 MATLAB的工程進行擴充，從而在不斷深化對問題認識的同時，逐漸完善 MATLAB 產(chǎn)品以提高產(chǎn)品自身的競爭能力。 我們知道 輸入的彩色圖像包含大量顏色信息，會占用 計算機 較多的存儲空間，且處理時也會降低系統(tǒng)的執(zhí)行速度，因此對圖像進行識別等處理時， 通常 將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，以加快處理速度。具體步驟如下：首先 通過 MATLAB 軟件 對圖像進行灰度轉(zhuǎn)換，二值化處理然后采用 4X1 的結構元素對圖像進行腐蝕，去除圖像的噪聲。在進行形態(tài)學濾波去除其它區(qū)域。直接法是基于圖像的汽車牌照識別。 IC 卡技術識別準確度高，運行可靠，可 以全天候作業(yè)，但它整套裝置價格昂貴，硬件設備十分復雜，不適用于異地作業(yè) 。此外，二者都需要制定出全國統(tǒng)一的標準，并且無法核對車、條形碼是否相符，也是技術上存在的缺點，這給近期在短時間內(nèi)推廣造成困難。與間接法識別系統(tǒng)相 比，首先，這種系統(tǒng)節(jié)省了設備安置及大量資金，從而提高了經(jīng)濟效益 。再次，它是根據(jù)圖像進行識別，所以通過人的參與可以解決系統(tǒng)中的識別錯誤，而其他方法是難以與人交互的。早在 20 世紀 80 年代，便有一些零零散散的圖像處理方法用于車牌自動識別的某些具體應用。進入 20 世紀 90 年代后，車牌自動識別的系統(tǒng)化研究開始起步。 使用視覺字符識別技術 分析所獲得的圖像， 首先在二值化圖像中找到車牌，然后用邊界跟蹤技術提取字符特征，再利用統(tǒng)計最鄰近分類器與字符庫中的字符比較 ,得出一個或幾個車牌候選號碼，最終確定車牌號碼。 由于我國的車牌格式和國外有較大的差異，所以對于國外的車牌識別系統(tǒng)的研究技術，我們只能進行參考，不能進行直接應用。 從 80 年代中期開始， ARGUS 英國 Alphatech 公司就開始了名為 RAUS 的車牌自動識別系統(tǒng)的研制。還有 HiTech 公司的 See/Car system,新加坡 Optasia 公司的 VLPRS 等。 車牌識別技術的應用與發(fā)展趨勢 汽車牌照號碼是一輛車輛唯一的標識，也就是一輛汽車的身份證，車牌號碼識別技術可以輕松的實現(xiàn)對汽車登記，剩下了不少人力，不需要像傳統(tǒng)的進門登記方法。 車牌號碼識別技術的便利性眾所周知，目前看來，這種技術今后的發(fā)展將更多的強調(diào)其成像，圖片預處 理，處理算法等系統(tǒng)各個環(huán)節(jié)的相互間的配合。這項技術最基礎的是圖像的采集，這就期望能捕捉更高分辨率更高畫面質(zhì)量的圖像，圖像的采集還在于捕捉動態(tài)視頻中的畫面，光源，噪點等都會影響圖片的質(zhì)量，更高的分辨率更高的圖片質(zhì)量會成為這項技術今后的發(fā)展趨勢。 如何利用好高分辨率和高計算能力來降低系統(tǒng)的操作難度，進一步解決這些技術問題，提高系統(tǒng)配置的自動化水平是車牌識別產(chǎn)品下階段需要著重投入的方向。牌照識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出 。 系統(tǒng)的的框架與特點 車牌識別系統(tǒng)采用高度模塊化的設計，將車牌識別 過程的各個環(huán)節(jié)各自作為一個獨立的模塊，其系統(tǒng)框架如下所示。 車牌定位模塊 車牌定位模塊是一個十分重要的環(huán)節(jié)，是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎，其準確性對整體系統(tǒng)性能的影響巨大。 車牌矯正及精定位模塊 由于受拍攝條件的限制，圖像中的車牌總不可避免存在一定的傾斜，需要一個矯正和精定位環(huán)節(jié)來進一步提高車牌圖像的質(zhì)量，為切分和識別模塊做準備。使用該算法的另一個優(yōu)點就是通過對多個中間結果的分析還可以對車牌進行精定位，進一步減少非車牌區(qū)域的影響。這一算法有利于類似移動式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應用。另一方面，在字符識別之前，使用計算機智能算法對字符圖像進行前期處理，不僅可盡可能保留圖像信息，而且可提高圖像質(zhì)量，提高相似字符的可區(qū)分性，保證字符識別的可靠性。其通過計算觀測幀數(shù)、識別結果穩(wěn)定性、軌跡穩(wěn)定性、速度穩(wěn)定性、平均可信度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可信度評價，從而決定是繼續(xù)跟蹤該車牌，還是輸出識別結果，或是拒絕該結果。 第二章 系統(tǒng)總體設計 車牌識別系統(tǒng)的總體設計 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個字符識別兩個模塊。但由于該系統(tǒng)的攝像部分工作于開放的戶外環(huán)境，加之車輛牌照的整潔度、自然光照條件、拍攝時攝像機與牌照的距離和角度以及車輛行駛速度等因素的影響，牌照圖像可能出現(xiàn)模糊、歪斜和缺損等嚴重缺陷，因此需要對原始圖像 進行識別前的預處理。 由于拍攝時的光照條件、牌照的整潔程度的影響，和攝像機的焦距調(diào)整、鏡頭的光學畸變所產(chǎn)生的噪聲都會不同程度地造成牌照字符的邊界模糊、細節(jié)不清、筆劃斷開或粗細不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困難，進而影響字符識別的準確性。 車牌識別的最 終目的就是對車牌上的文字進行識別 。一個完整的識別系統(tǒng)如下圖： 系統(tǒng)的硬件設計 一個完整的車牌號碼識別系統(tǒng)的硬件部分由攝像機、主控機、采集卡、和照明部分組成。 首先是探測車輛的接近、通過、和停留等。我國停車場應用較多的是紅外探測器和電磁感應探測器。利用編碼調(diào)制信號，增強抗干擾的能力，具有較強的可靠性。然后將識別出的牌照信息儲存到服務器中，當車輛離開時，同樣的進行車輛識別，將其與前面識別到的同一車輛進行對比，計算出停車時間進行收費。 系統(tǒng)的軟件設計 系統(tǒng)采集到圖像后必須要以一定的格式儲存起來，一般系統(tǒng)常有的儲存格式有 *.JPG、 *.BMP、 *.GIF、 *.PCX 等等。 對于軟件程序的編寫，一般都是用 VC 或