车牌自动识别系统相关技术研究

中国科学技术大学硕士学位论文车牌自动识别系统相关技术研究姓名：贾曌峰申请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：陈继荣20090501车牌自动识别系统相关技术研究作者：贾曌峰学位授予单位：中国科学技术大学相似文献(10条)1.学位论文吴胜萍车牌自动识别方法研究2005本文简要描述了车牌识别系统的总体结构，将其分为车牌定位、车牌识别两个部分，并对这两个部分分别进行了研究，重点研究车牌字符的特征提取和分类器设计，提出了不变矩特征提取法和RBF神经网络分类器。在车牌定位部分，本文采用基于车牌区域灰度纹理变化和行离差信息，并参考车牌区域的几何特征，讨论了一步定位法及通过粗定位和精定位两步定位法；车牌识别部分包括车牌字符分割、字符特征提取及分类器设计。字符分割采用了传统的投影法，并根据车牌字符粘连情况，采用字符块提取与投影法结合来处理字符粘连的情况，对于车牌字符倾斜，本文通过Hough变换对车牌预处理来解决。特种提取部分，采用了三种不变矩(Zernike矩、伪Zernike矩和小波矩)来提取字符特征，并对三种不变矩分别进行了研究和实例分析。在实例分析中，对各特征提取进行单独识别及小波矩和另外两种矩组合的特征提取分别进行了比较分析。分类器设计部分，本文在提出RBF神经网络分类器之前，对传统的BP神经网络分类进行了介绍，并通过实例比较分析了RBF神经网络与BP神经网络。2.会议论文刘鹏.张彦民车牌识别与监控系统在107国道邢台路段的应用2004随着我国经济的发展,车辆保有量及交通出行猛增,事故、违章逃逸、机动车盗抢、以机动车为工具流窜作案等情况增加;采用车辆自动识别技术,做到自动识别、快速处理、报警、录像,是及时快速处理这类案件的强有力的技术手段,并能降低人工判别的误漏及劳动强度.车辆自动识别技术以计算机技术、图像处理技术、模糊识别为基础,建立运动车辆的特征模型,识别车辆特征,如号牌、车型、颜色等,本文介绍车牌识别与监控系统在107国道邢台路段的应用。3.学位论文肖璞前向多层神经网络模式识别及其应用研究2005神经网络模式识别是近几年来兴起的模式识别领域的一个重要的研究方向。神经网络是一个高度并行的、非线性的、具有很高冗余度的系统，这种系统结构使知识的表达与存储，使模式信息处理过程，都与传统的模式识别方法有很大差别。它所具有的高度非线性，能表达一些至少是目前尚无法用计算理论表达清楚的外部世界模型；同时，神经网络所具有的自学习，自组织能力使我们能在与外部世界的交互作用下，实现无法用当前的计算理论表达清楚的功能；对于那些无法建立精确数学模型的系统，神经网络有着独特的优势。车牌识别技术LPR是智能交通中的关键技术之一。以自动识别车牌号码为基础。可以对车辆进行自动登记、验证、监视、报警，进而可以应用在多重场合，如高速公路收费系统；道路、卡口监控系统；小区、停车场收费、监控系统；车流统计、引导系统等。随着自动化水平的不断提高，在智能交通管理和监控系统中，人们对车牌识别系统的准确性不断提出新的要求，因此把二者进行有机的结合具有一定的理论意义和实践价值。选择基于前向神经网络的模式识别技术作为识别的方法，以车牌字符作为被识别对象，进一步研究在有干扰信号情况下的车牌识别问题，以提高车牌识别系统的整体识别率。对传统的神经网络识别算法进行改进，提出通过扩展隐含层数量，以增加神经网络的容量，从而进一步提高网络的识别率的方法。4.学位论文袁宝民汽车牌照自动识别技术研究与系统开发2002汽车牌照自动识别系统的研究与开发一直是现代化交通发展中倍受关注的问题,也是制约交通系统智能化、现代化的重要因素.该文在分析目前有代表性的车牌定位和识别方法以及图象处理技术的基础上,研究了车牌自动识别的各项关键技术,包括汽车图像预处理、车牌定位和字符识别,设计并实现了一个车牌自动识别原型系统.汽车图象的预处理是车牌定位与识别中最关键的一步.该文在对大量图片进行各种综合处理的基础上,总结出将图象进行灰度化、锐化、二值化、中值滤波的预处理方法,很好地消除了图象的噪音,强化了纵向纹理区域;通过对车牌特征和定位技术的深入研究,提出了基于纹理特征的两种定位方法:一种是基于移差扫描和窗口搜索的车牌定位方法,另一种是基于分形盒子维数的车牌定位方法.这两种方法都能够很准确地搜索到车牌区;在此基础上,提出了一种车牌字符识别方法,包括基于字符笔划的定向校正方法、基于投影直方图的字符切割方法以及多分类器融合的字符识别方法,通过搜索车牌字符的顶点实现了车牌的倾斜校正,进而准确地找到字符的切分点,有效地完成了字符的识别.采用VB语言开发了一个基于Windows平台的车牌自动识别原型系统,系统具有良好的交互性,用户界面友好.5.期刊论文陈永艳.林丽华.田瑞基于自动识别理论的车牌定位算法研究-内蒙古农业大学学报（社会科学版）2009,11(4)车辆牌照的自动识别是智能交通系统中的一项重要技术,而车辆牌照的定位又是车牌识别的关键点之一,依据二值化图像中车牌区域跳变频率高的事实,本文提出一种算法来确定车辆牌照在原始图像中的水平和垂直位置,从而定位车辆牌照.实验结果表明本论文提出的车辆牌照定位算法是一种可行的车牌定位方法.6.学位论文郭亚汽车牌照识别系统中的牌照定位方法研究2008车辆自动识别(AVI)是智能交通系统中的一项重要技术。汽车牌照识别是实现车辆自动识别的一种重要的技术手段。而从包含汽车牌照的图像中准确、快速地分割出牌照区域是实现车牌自动识别的一个关键步骤。本文主要研究了汽车牌照识别中车牌定位问题。车牌定位分为两步进行，首先对车牌进行初定位，对初定位后的车牌图像进行二值化、几何矫正，然后再精确定位车牌区域。主要内容如下：简要介绍了我国车牌的特点，分析了车牌区域的特点。在研究了常见车牌定位算法的基础上，提出了本论文的车牌定位方案，同时给出了该方案的实现流程图。提出了一种边缘检测和数学形态学相结合的初定位方法。根据汽车牌照区域的垂直边缘统计特性，从图像中确定可能存在的牌照候选区，再利用车牌几何形状上的特点对这些候选区进行筛选，从而得到车牌位置。实验证明，这种方法的效果比较好。对车牌图像的二值化方法进行了研究，讨论了全局阈值分割和局部阈值分割的二值化方法。同时针对倾斜的车牌图像，研究应用Hough变换和Radon变换对车牌图像的几何畸变进行矫正的方法。研究了车牌精确定位方法，包括上下边界精定位和左右边界精定位。本文采用二值图像的明暗跳变法定位上下边界，采用投影法定位左右边界。对采集到的各种复杂背景环境下的车辆图像进行了大量实验，实验结果证明本文的方法具有较高的牌照定位准确度和较好的环境适应性。7.学位论文周敏汽车牌照自动识别技术研究2008车牌自动识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统。一个典型车牌识别系统又分为车牌定位、车牌字符分割及字符识别三部分，它的研究主要涉及到了模式识别和人工智能、计算机视觉、数字图像处理、人工神经网络等众多的学科领域。本课题的目的是对输入的汽车图像进行预处理，提取车牌区域，并对车牌字符进行分割，然后对字符逐个进行识别，最后按顺序以文本的形式表示出来，得到车牌号码的识别结果并将其保存在数据库中。在对车牌识别关键技术进行研究的基础上，完成了车牌识别系统软件的设计。车牌定位是车牌识别系统处理的第一步，定位的准确与否直接关系着车牌识别的成败。首先对图像进行预处理，然后采用行扫描方法进行水平定位，再根据投影法确定车牌左右边界，在准确率上基本满足要求。车牌字符的切分效果直接影响到字符识别。在字符切分之前，先对二值化处理后的车牌图像进行线扫描，确定字符纹理区域上、下边界线的水平倾斜角度，据此对车牌进行倾斜校正，并去除残余边框和铆钉。然后通过投影法确定字符左右边界，进行字符切分，并进行归一化处理。车牌字符的识别是整个系统中最重要的一步，也是系统的设计目的所在。根据车牌字符的特点，采用BP神经网络进行分类识别。将归一化处理后的独立字符图像分别送入汉字识别网络、字母识别网络、字母数字识别网络和数字识别网络进行识别，最后把识别结果按原顺序组合，以文本形式输出，并存放到数据库中。8.期刊论文王秋芬.邵艳玲.WANGQiu-fen.SHAOYan-ling数学形态学在车牌自动识别中的应用-电脑知识与技术（学术交流）2006(8)介绍了数学形态学的基本运算及其在车牌自动识别中的应用,讨论了数学形态学在汽车图像处理中存在的问题和进一步研究的方向.9.学位论文吴传孙汽车牌照自动识别技术研究2003该文主要研究复杂背景下车辆牌照的自动识别问题,目的是为了推出一个实用性强的全新车牌识别系统.首先简单介绍车牌识别的动态;然后分析了车牌识别系统的应用领域及商业价值;接下来对车牌识别作了一个大致的描述;最后把车牌识别的主要流程分为四大部分——车牌定位、二值化、字符切分、字符识别,逐一进行了详细的论述.在车牌的定位阶段,鉴于复杂背景下车牌的定位工作比较困难,采用了一种以纹理分析为主以颜色信息为辅的非常有效的车牌定位的方法,极大地减少了伪车牌的出现.仔细研究了二值化的经典算法,并将它们在车牌识别系统的开发过程中灵活运用,取得了良好的效果;同时针对车牌边界定位难的问题,探索出了一种彩色二值化方法,并通过求最大连区域来找车牌的边界,弥补了纹理分析的不足,有助于提高车牌的识别率.对于字符的切分,先计算二值化后车牌图像的倾斜角,如有必要就作旋转;旋转操作又细分为整体车牌的水平旋转和车牌中单个字符的竖睦旋转两部分.然后再利用投影法将各个字符逐一切分开来,尽量减少把倾斜车牌的字符切成两半的情况.字符识别部分引入了多分类器集成的统计识别模式,并辅之以局部结构特征分析法进行细分类,即首先用多分类器集成作总体的字符识别,对于部分统计特征非常相似的字符,再加以结构分析来区分,取得了良好的效果.该文提出的车牌识别系统对四川、江西等五个省份共3286幅分辩率为320*240的画牌图像进行了试验,识别的效果良好,总体识别率达到了93.9﹪.10.期刊论文杜建波.任洪娥.DUJian-bo.RENHong-e车牌自动识别技术探讨-信息技术2005,29(5)汽车牌照识别技术是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统,能从一幅图像中自动提取车牌图像,自动分割字符,进而对字符进行识别.该技术对采集到的汽车图像进行处理,能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符,并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果.本文链接：下载时间：2010年5月8日