车牌识别算法研究

中国科学技术大学硕士学位论文车牌识别算法研究姓名：安勇申请学位级别：硕士专业：模式识别与智能系统指导教师：张高伟20050301车牌识别算法研究作者：安勇学位授予单位：中国科学技术大学参考文献(28条)1.参考文献2.CoetzeeC.BothaCPC-basednumberplaterecognitionsystem19983.DaiYan.MaHong-QingAhighperformancelicenseplaterecognitionsystembasedonWebtechnique20014.BarrosoJ.RafaelANumberPlateReadingUsingComputerVision2001(11)5.刘济林.宋加涛.丁莉雅.马洪庆.李培弘高性能的车牌识别系统[期刊论文]-自动化学报2003(3)6.KimKK.KimKI.KimJBLearning-basedapproachforlicenseplaterecognition20007.HegtHA.HayeRJAhighperformancelicenseplaterecognitionsystem19988.CuiYT.HuangQCharacterextractionoflicenseplatesfromvideo19979.ZhanTianxuAnadaptiveimagesegmentationmethodwithvisualnonlinearitycharacteristics1996(04)10.LeBourgeoisFRobustMultifontOCRSystemfromGrayLevelImages11.ParistRCarPlateRecognitionbyNeuralNetworksandImageProcessing200012.RittscherC.KatoJAProbabilisticBackgroundModelforTracking200013.柴治.陶青川.余艳梅.何小海一种快速实用的车牌字符识别方法[期刊论文]-四川大学学报(自然科学版)2002(3)14.赵丹青.孙德宝字符识别在车牌识别中的应用[期刊论文]-中南民族大学学报(自然科学版)2002(3)15.杨卫平.李吉成.沈振康车牌目标的自动定位技术[期刊论文]-中国图象图形学报A辑2002(8)16.魏武.黄心汉.MBEDEJean-bosco.张起森.王敏一种基于垂直字符边界特征的车牌定位方法[期刊论文]-中国公路学报2000(4)17.戴青云.余英林一种基于小波与形态学的车牌图象分割方法[期刊论文]-中国图象图形学报2000(5)18.胡爱明.周孝宽利用形态特征的汽车车牌图像分割方法[期刊论文]-计算机辅助设计与图形学学报2003(6)19.陈锻生.谢志鹏.刘政凯复杂背景下彩色图像车牌提取与字符分割技术[期刊论文]-小型微型计算机系统2002(9)20.郭大波.陈礼民.卢朝阳.韩丽萍基于车牌底色识别的车牌定位方法[期刊论文]-计算机工程与设计2003(5)21.赵雪春.戚飞虎基于彩色分割的车牌自动识别技术[期刊论文]-上海交通大学学报1998(10)22.郭捷.施鹏飞基于颜色和纹理分析的车牌定位方法[期刊论文]-中国图象图形学报A辑2002(5)23.张旭.王宏安.戴国忠面向车牌识别的区域分割技术[期刊论文]-计算机工程2002(4)24.GA36-1992.中华人民共和国机动车号牌标准25.KennethRCastlemanDigitalImageProcessing199826.汤井田.黄国祥.朱德兵一种基于Radon变换的车牌图像分割和识别方法[期刊论文]-中南工业大学学报(自然科学版)2002(1)27.宋建才字符结构知识在车牌识别中的应用2004(04)28.金一粟.袁宝民.于万波.魏小鹏基于分形盒子维数的车牌定位方法[期刊论文]-计算机应用研究2002(9)相似文献(10条)1.学位论文陈银燕车牌识别算法的研究与实现2008车牌识别问题作为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一，受到越来越多人们的关注。车牌识别算法一般可以分为车牌定位、牌照上字符的分割和字符识别三个主要组成部分。本文研究了进行车牌识别的各项关键技术，并针对现实车牌成像环境的特点，综合运用了图像分析与处理技术以及人工神经网络技术，确定了一系列有效的算法对车牌进行识别。在车牌定位中，综合运用Prewitt和Canny算子进行二值边缘检测；接着根据白色跳变点分布图用矩形匹配法实现粗定位；再根据条件搜索上下边缘，根据长宽比信息搜索左右边缘，扩展后进行车牌的准确定位裁剪。字符分割部分，本文依据现行的车牌设计原则，利用改进后的水平投影法，将车牌图像分割7个待识别字符，并对分割后的字符进行了归一化处理。实验证明该方法对解决汉字的不连通问题、字符的粘连问题以及车牌的前两个字符和后面5个字符之间存在的小圆点问题是行之有效的。在字符识别算法中，选取字符的粗网格特征作为字符的识别特征，将改进后的归一化字符原始特征直接输入到BP神经网络分类器中进行车牌字符识别，针对汉字笔划粘连、字符偏移等现象，在标准样本的基础上，为结构复杂、笔划紧密的省份汉字适当增加典型笔划粘连样本和典型偏移样本到汉字网络的训练样本中。本文设计了针对车牌字符位数特点的四个神经网络(汉字网络、字母网络、字母数字网络和数字网络)来实现字符分类，实验结果表明，基于BP网络的神经网络分类器，可以明显提高字符网络的稳健性能，提升整体车牌识别系统的抗干扰能力、容错能力及正确识别率。在理论研究的基础上，本文采用Matlab对车牌识别的相应算法进行了系统建模求解和编程实现。2.学位论文周喜寿基于小波包分析和BP神经网络的车牌识别算法的研究2010车牌自动识别技术是现代智能交通系统中的一项非常重要的技术，是近年来研究热点。智能交通系统在车辆跟踪、高速公路自动收费、停车场自动计费以及城市交通流量统计等方面发挥着极其重要的作用，而牌照是车辆的唯一标志，因此车牌自动识别技术在整个系统中处于核心的地位，具有重要的研究意义。国内外的研究人员已经开始对车牌自动识别技术开展了深入地研究，提出了许多算法和方案，同时有一些产品已经投入使用，但是因为其效果未能达到人们所期望的要求，离真正实用和通用的要求还有一定的差距。因此在如何提高车牌定位和识别算法的正确性和实时性方面，还存在较大的研究空间。本文在继承前人研究成果的基础上，将先进的理论工具--小波包变换运用到车牌识别中来，主要工作有以下几个方面：(1)车牌定位；(2)字符分割；(3)字符识别。在车牌定位方面，首先对车牌图像进行灰度变换、平滑处理，通过分析传统图像增强的方法，提出了一种基于小波包变换的增强算法；结合边缘检测、形态学处理、投影法等算法，提出了一种基于车牌纹理特征的车牌定位算法。经过实验证明，该算法达到了预期的效果，从原始图像中提取出车牌的准确度超过92.9％。在字符分割方面，采用小波包变换的多分辨率方法，对车牌图像进行去噪处理，然后利用垂直投影和先验知识相结合的方法分割出单个字符区域。该算法的准确率和抗干扰性要比传统的投影算法要好得多。在字符识别方面，首先分析了字符识别的两种常用方法——模板匹配法和神经网络法；提出了用小波包提取特征能量向量作为神经网络的输入向量，同时用学习率可变的动量BP神经网络对字符进行识别，使BP神经网络收敛性好，训练速度快。经实验验证，本文所提出的整体方案有效可行，基于小波包分析和BP神经网络的车牌识别技术在其识别率、速度性等方面具有独特的优势，前景广阔。关键词：小波包变换；BP神经网络；车牌定位；字符识别3.学位论文丁学爽车牌识别算法的研究2009随着我国经济的快速发展，社会信息化程度日益提高，智能交通管理系统应用越来越广泛。车辆牌照识别系统是智能交通管理系统的重要组成部分，将其应用于各类车辆管理场所，可以提高管理水平，实现车辆管理的科学化、规范化，同时节省人力、物力，因此有着广泛的应用前景。车牌识别过程主要包括车牌定位，字符分割，字符识别三部分，目前对车牌识别理论和算法的研究很多，但现有算法复杂，识别速度较慢，难以同时满足识别率和识别速度的要求，不能很好的推广到实际应用中去。针对以上问题，本文研究了车牌识别系统核心部分的算法，主要的工作有以下四个方面：1.车辆图像预处理方面。采用Tophat滤波，对图像进行灰度拉伸，通过改进的方法对过滤图像进行二值化处理，并结合Canny算子进行边缘检测，使车牌位置更加明显。2.车牌定位方面。采用扫描投影法进行粗略定位，利用Hough变换对部分倾斜的车牌进行矫正，根据车牌先验知识，采用扫描跳变点的方法进行精确定位，将传统的一步定位的方法分为两步，提高了车牌的定位率。3.字符分割方面。在分析总结现有算法的基础上，使用改进的垂直投影二分法对车牌字符进行分割，达到很好的分割效果。4.字符识别方面。首先对分割的字符进行归一化，与现有的字符识别算法进行比较之后，提出字符统计特征和结构特征相结合的特征提取方法，结合判别依据，设计决策树分类器对分割的字符进行识别，在不降低识别率的同时，减少了运算量，提高了识别速度，取得了较好的识别效果。4.学位论文洪必海车牌识别算法的研究与实践2007随着社会经济的快速发展，我国汽车的数量迅速增加，对交通管理提出了更高的要求。智能交通系统(ITS)近年来发展迅速，它把信息技术与交通系统结合在一起，大大提高了交通效率和管制水平。对车辆个体的身份识别是ITS的重要内容，而车牌是车辆最重要的身份标志。车牌识别技术要求适应户外全天候的工作环境，同时需要能处理各种实际场景中车牌图像，包括模糊、污损、倾斜等等情况，目前世界上还未出现较理想的通用的车牌识别技术，说明了车牌识别技术所要处理的车牌的多样性以及环境的复杂性。车牌识别技术还在持续发展当中。针对道路交通场景中的车辆数码照片，本论文研究车牌识别不同阶段的算法，设计并实现了一个车牌识别系统，从读入图像到输出文本结果的车牌号码。车牌识别分为3个阶段，依次是车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别。车牌定位阶段，本论文综合了灰度图像的处理和彩色信息的利用，首先对全图进行边缘检测，根据车牌区域边缘点的特征用行扫描技术定位车牌区域。然后计算车牌区域内像素的颜色值，判断车牌颜色以及车牌类型，并据此判断每一个定位到的可疑车牌区域的有效性。由于实际图像中的车牌大量存在倾斜的情况，定位之后的车牌需要判断倾斜角度，并进行校正。字符分割即从车牌图像中得到一系列单个字符图像。本论文利用投影法寻找字符图像的边界，其中存在着许多问题，如车牌边框、车身或图像噪声的干扰以及字符连结等等。根据已知的车牌字符的几何知识以及排列规则来解决这些问题，从而得到精确边界的字符图像。字符识别阶段首先进行特征提取，把字符归一化后提取部分结构特征和统计特征，组成字符特征空间。然后设计一个多级的几何分类器，把特征空间分解为对应于不同类别的子空间。通过这种分类器识别字符，取得良好的效果。实验结果表明，本论文的算法具有较高的车牌字符整体识别率，识别速度快，能够满足实际应用，实现的系统是一个较为实用的车牌识别系统。5.学位论文薛倩汽车牌照识别技术研究2009随着城市化步伐加快，机动车日益普及，目前许多国家都存在交通事故频发、交通拥堵情况严重等问题。如何高效的进行交通管理，已经成为世界各国关注的焦点。在这种大的背景下，伴随着计算机技术、通信技术、信息技术的飞速发展，智能交通系统(ITS，IntelligenceTrafficSystem)也随之诞生，并且已经成为当前交通管理发展的主要方向。车辆牌照识别(LPR)系统作为智能交通系统的核心，起着非常关键的作用。汽车牌照的自动识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一，是实现智能化交通的重要部分。本文针对目前车牌识别技术存在的一些问题，研究了车牌识别的各项关键技术，在分析了近年来一些典型的车牌识别算法的基础上，最终确定一系列有效的算法对车牌进行识别。车辆牌