文档介绍：岫鲫。锄籺嘶髓礶一鷈口籺盟甌鷏篹餿瑂篖眒籑埒巧印仃謈鳷;,琣—籰,—.産瑃出猧琹—瓵籓【縩,痶.
第滦髀背景基于软件的车辆牌照识别系统是应北京市交通管理中心的要求而提出的,目标是实现北京市交通管理的智能化。该系统可分为车辆牌照的定位子系统和车辆神经网络对汽车图像进行平滑、二值化、模糊处理、边缘检测、图像分割、开运算、闭运算、区域标识等多种手段以提取车牌区域,进而对提取的车牌区域进行归一化将其转化为符合要求的,矩阵,再使用神经网络感知机对其进行识严重,据报载北京每天就有几十辆车报失;同时在高速公路的收费口,由于目前采用手工收费的方式,速度缓慢,造成了车辆的阻塞,有时排队等候的车辆可达‘数百米,大大降低了高速公路的利用率。交通犯罪率的逐年攀升,严重影响了社对所经过的车辆的自动跟踪识别,实现交通管理的智能化。目前,世界各国都在进行适用于本国车辆牌照的系统的研究,美、日、韩等国现在已有了一些相应系统的问世,但这些系统无一例外的都是基于传感器的。引进和使用这些系统不仅费用高而且由于各国的车牌和实际的交通环境不同,引本系统采用全软件的设计,投资小灵活性高,很适合我国的国情,同时系统的实现对抑制交通犯罪和促进城市现代化建设均有重大意义。牌照的字符识别子系统两大部分。汽车牌照自动识别系统嵌杂晒飞吓渲玫纳阆裢放纳愕氖悠盗进行数字处理与分析,综合应用大量的图像处理最新成果,数学形态学方法以及别,从而达到对汽车牌照的精确定位并最终完成牌照的识别。随着私有车辆的增多,公路上的车辆超速、超载以及日常丢车的现象越来越会的安定和人们的日常生活,而城市尤其是大中城市的公路交通管理变得越来越复杂,智能交通管理系统的设计和实施因而受到人们和政府的重视。该系统可用于公路路口、停车场、高速公路收费站、以及收费路段缢淼等场合,通过进的系统无法满足我国城市的需求。
加拿大笱У腃鷌实验室;美国纽约州立大学蹦。分校的芯恐行模当前的研究现状汽车车牌识别属于人工智能、模式识别、智能控制和数字图像处理等领域,诸于世,鹰,正在这一方向也曾举行过多次会议,大大推动了该方向的研究,所有这些研究为车牌的识别提供了理论上的指导。目前离线的文字字符识别国内有清华大学电子系、清华大学计算机系、北京信息工程学院、北京邮电大学信息系、沈阳自动化所、中自汉王和清华紫光的返取别不同,它对实时性要求较高,因此必须解决一个关键问题即识别速度问题。事实上,很多因素导致实际的车牌自动识别系统计算量大,如复杂的背景和车型、析度的摄像机来提高车牌识别精度时,其计算量呈非线性增长。从某种程度上来面考虑:捎酶咝阅艿募扑慊恚缫獯罄0罡咚俟饭静捎玫腎⌒突写恚改进算法,提高图像处理和识别的速度。是~门涉及数学、计算机科学、自动化技术和电子工程技术的边缘学科。早在五十年代人们就开始了印刷体字符识别的研究,在以后的三十年中不断有~些不太成熟的软件出现。随着计算机硬件技术的飞速提高,到了八十年代后期,字符的快速识别成为可能。九十年代初,大量的矫娴穆畚暮拖低臣产品已大量问世,有代表性的国内外系统和研究小组有:鼬法国的银行支票识别系统。目前,基于计算机处理和图像识别的车牌识别方法与上述离线的文字字符识变化的天气和光线、高速的车辆、大的车流量等条件下获取的图像帧多,图像模糊,图像噪声大,加上进行汉字、字母和数字混合的中国车牌的识别,计算量是很大的。实际上,提高识别精度是以牺牲处理速度为代价的,特别是采用较高解说,速度问题是车牌自动识别的瓶颈。提高车牌自动识别的处理速度通常从两方采用高性能的计算机处理,硬件和软件价格太高,系统不便于安装和维护,难以在我国实际交通系统推广。改进算法能有效地提高车牌识别的处理速度,但在现有的理论和技术条件下解决车牌识别过程中的处理速度这个瓶颈问题是十分困美国腞日本东芝的;北京工业大学理学硕士学位论文
邓俣韧不岫耘普帐侗鹩薪洗蟮挠跋欤邓俣瘸ɡ铮小时,拍摄的汽车图像会产生模糊、扭曲、变形。成各种静态图像中的车牌快速精确的定位,但对于视频流中车牌的定位和识别还难的。我们的研究旨在寻求一种既具有较快的识别速度,又具有较高的识别率的算法。总的来说,车牌识别并不完全是字符识别的问题,它有自己的特点。较为有利的方面是:所需识别的字符有限,大部分情况下是数字的识别,这一特点缩小了识别的范围,降低了识别的难度。谑导是榭鱿掠捎诟骼喑敌筒煌笮〔煌怀敌偷某蹬莆恢貌同,加上车身纹理线条复杂,所以在非车牌区域可能形成同车牌区域类似的色彩和纹理从而给识别带来困难。捎诓杉蟛睢⒃肷凸庀叩挠跋欤沟猛枷裰柿拷喜睿以硕不同程度地造成了图像的恶化,***产生了几何变形,加上背景复杂多变使得图像的预处理过程很复杂。A舜锏接τ玫乃剑匦胍G竽芄皇凳钡囟怨盗镜某蹬平惺别,因此算法不能过于复杂,特别是禁用算法。而大多数的传统方法计算