車牌自動識別系統(tǒng)的算法研究.pdf

1、車輛管理系統(tǒng)是由車輛傳感子系統(tǒng)、IC卡自動計費系統(tǒng)、汽車牌照識別系統(tǒng)三部分組成。本文根據(jù)管理實際需要，設計了一套自動化管理系統(tǒng)，闡述了系統(tǒng)的硬件設計、工作流程、軟件設計及IC卡管理。論文以停車場管理系統(tǒng)為背景，借鑒數(shù)字圖像處理技術深入研究和重點討論了汽車牌照的自動識別問題。 車輛的圖像自動識別主要是車牌自動識別，由于國內的車牌種類較多，汽車所處的環(huán)境條件各異，設計一套適應性好，實時性好，準確度高的汽車牌照識別系統(tǒng)有一定的難度。汽

2、車牌照識別主要包括圖像捕捉與獲取，牌照子圖像定位與分割，牌照字符識別(OCR)三部分。 本文對車牌自動識別系統(tǒng)中圖像預處理、車牌定位分割、字符切分和字符識別等模塊涉及的新算法、新技術以及系統(tǒng)設計進行了比較全面的論述。針對目前的研究情況，對一些關鍵技術進行深入研究，主要解決下面幾個方面的問題：(1)如何準確快速的定位分割牌照；(2)如何精確的分割出每個字符圖像；(3)怎樣設計高識別率的識別決策。 在車牌定位分割研究方面本文

3、提出一種模板匹配定位分割算法。該算法充分利用車牌固有特征掃描圖像，統(tǒng)計與之匹配的結構象素點進行分析，能準確而快速地檢出車牌區(qū)域。關于車牌字符的識別，分析模板匹配人工神經網(wǎng)絡的OCR算法的優(yōu)勢，采取字符外輪廓特征匹配和神經網(wǎng)絡組合識別的方法。針對K-L變換運算量大的問題，提出了改進的特征值和特征向量的計算方法。根據(jù)Castrillon-Candas和Amaratunga發(fā)現(xiàn)的較光滑信號小波分解系數(shù)具有稀疏性的結論，嘗試提出通過選取數(shù)目較少