車牌識別技術(shù)

1、車牌識別技術(shù)第1頁，共13頁，2022年，5月20日，11點1分，星期三 綜 述第2頁，共13頁，2022年，5月20日，11點1分，星期三 車牌自動識別技術(shù)的應(yīng)用背景及發(fā)展現(xiàn)狀 隨著汽車數(shù)量的逐年遞增，擺在我們面前的是巨大的城市交通壓力。如何高效地進行交通管理，越來越成為我們現(xiàn)實生活中的焦點問題。針對此問題，人們運用先進的科學技術(shù)，相繼研制開發(fā)出了各種交通道路監(jiān)視、管理系統(tǒng)，這些系統(tǒng)一般都包括車輛檢測裝置。通過這些裝置對過往的車輛實施檢測，提取相關(guān)交通數(shù)據(jù)，用于達到監(jiān)控、管理和指揮交通的目的。國內(nèi)開發(fā)的識別系統(tǒng)的識別率和誤判率還遠遠沒有達到標準，而一些發(fā)達國家（如英國）在這方面已經(jīng)有了廣泛應(yīng)

2、用。第3頁，共13頁，2022年，5月20日，11點1分，星期三車牌自動識別技術(shù)發(fā)展方向 隨著技術(shù)的進步和現(xiàn)代化程度的提高，車牌識別技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，應(yīng)用功能廣泛，并在現(xiàn)代智能交通體系中發(fā)揮更重要的作用。車牌識別系統(tǒng)作為現(xiàn)代交通管理手段中的重要一環(huán)，經(jīng)過多年的發(fā)展，已不再是單一的識別車牌，而是朝著更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域、更多的功能方向發(fā)展。車牌識別目前已成為“平安城市”建設(shè)中重要的組成部分，為道路交通管理提供幫助，其不僅應(yīng)用于闖紅燈抓拍、超速行駛違章抓拍、車輛旅行時間統(tǒng)計、高速公路車輛管理應(yīng)用等道路交通應(yīng)用中，還在治安安防監(jiān)控中如治安卡口車牌識別、盜搶車輛通緝、刑事案件輔助偵破等應(yīng)用中都得到了廣泛的使用

3、。第4頁，共13頁，2022年，5月20日，11點1分，星期三 應(yīng) 用 領(lǐng) 域 1 . 偷盜車輛識別 2 . 公路布控管理系統(tǒng) 3 . 停車場收費管理系統(tǒng) 4 . 高速公路收費管理系統(tǒng) 5 .城市交通路口的“電子警察” 6 . 高速公路超速自動化管理系統(tǒng) 7 . 封閉式居民小區(qū)物業(yè)管理及重要部門的安保管理第5頁，共13頁，2022年，5月20日，11點1分，星期三 車牌識別系統(tǒng)的主要步驟 1 . 圖像采集 2 . 車牌定位 3 . 車牌字符分隔 4 . 車牌字符識別 5 . 輸出識別結(jié)果第6頁，共13頁，2022年，5月20日，11點1分，星期三車牌定位 自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均

4、勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判，最后選定一個最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖象中分割出來。第7頁，共13頁，2022年，5月20日，11點1分，星期三常用的一些算法1 . 基于邊緣檢測的車牌定位方法2 . 基于彩色分割的車牌定位方法3 . 基于小波變換的車牌定位方法4 . 基于遺傳算法的車牌定位5 .基于數(shù)學形態(tài)的車牌定位方法6 . 基于灰度圖像紋理特效分析的車牌定位方法第8頁，共13頁，2022年，5月20日，11點1分，星期三基于邊緣檢測的

5、車牌定位方法所謂“邊緣”就是指其周圍像素灰度有階躍變化的那些像素的集合。“邊緣”的兩側(cè)分屬于兩個區(qū)域，每個區(qū)域的灰度均勻一致，而這兩個區(qū)域的灰度在特征上存在一定的差異。邊緣檢測的任務(wù)是精確定位邊緣和抑制噪聲。檢測的方法有多種, 例如Roberts 邊緣算子、Prewitt 算子、Sobel 算子以及拉普拉斯邊緣檢測。這些方法正是利用物體邊緣處灰度變化劇烈這一特點來檢測圖像的邊緣。各算子對不同邊緣類型的敏感程度不同, 產(chǎn)生的效果也不同, 經(jīng)過大量實驗分析可知, Roberts邊緣算子是一種利用局部方差算子尋找邊緣的算子, 定位比較精確; Prewitt算子和Sobel算子對噪聲有一定的抑制能力, 但不能完全排除偽邊緣; 拉普拉斯算子是二階微分算子, 對圖像中的階躍型邊緣點定位準確且具有旋轉(zhuǎn)不變性, 但容易丟失一部分邊緣的方向信息, 同時抗噪能力較差。針對不同的環(huán)境和要求, 選擇合適的算子來對圖像進行邊緣檢測才能達到好的效果。具體定位流程如圖1所示。第9頁，共13頁，2022年，5月20日，11點1分，星期三車牌定位處理后的結(jié)果第10頁，共13頁，2022年，5月20日，11點1分，星期三車牌圖像的預(yù)處理平滑處理后的圖像 未濾波直接提取的邊緣經(jīng)灰度校正后提取的邊緣經(jīng)平滑處理后提取的邊緣第11頁，共13頁，2022年，5月20