基于图像处理的车牌识别系统的研究

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1、基于图像处理的车牌识别系统的研究【摘要】本文介绍了汽车牌照识别的主要应用技术和现阶段识别技术的发展方向，简要介绍了车牌识别系统软件设计要求，对图像处理处理技术，图像分割技术和方法进行了讨论;论文着重对牌照的预处理、图像提取、定位、字符识别特征量的提取以及神经网络的构成原理及算法实现进行了详细分析，并用软件实现了完整的系统。使用MATLAB2010软件编程实现了整个系统，并验证了所提出的方法的可行性。【关键字】MATLAB，车牌识别，定位，分割AbstractThisarticlediscussesthemainapplicationsofvehiclelic

2、enseplaterecognitiontechnologyandstageofdevelopmenttrendsoutlinedlicenseplaterecognitionsystemsoftwaredesignrequirements,processingtechnologyinimageprocessingtheoryandmethodofimagesegmentationarediscussed;paperfocusesonthepre-licenseHandling,positioning,theamountofcharacterrecognit

3、ionfeatureextraction,neuralnetworktheoryandthecompositionofadetailedanalysisofalgorithmsandsoftwaretorealizethecompletesystem.UseMATLAB2010softwareprogrammingoftheentiresystem,andverifiedbyexperimentthefeasibilityoftheproposedmethod朗读显示对应的拉丁字符的拼音Key:MATLAB,licenseplaterecognition,p

4、ositioning,segmentation目录正文4一．绪论41.1研究背景41.2国内外研究现状61.3本文章节安排7二．车牌照图像预处理技术8三．车牌照定位技术8四．车牌字符分割技术10五．车牌字符识别技术12六．实现及测试结果13七．总结与展望257.1本文工作总结257.2下一步工作展望25参考文献27致谢（模板）29正文一．绪论1.1研究背景随着社会经济的发展，人民生活水平的不断提高，私人拥有机动车辆的数量迅速增加，车辆普及成为必然的趋势。在此情况下，仅仅依靠大力发展交通设施己不能解决交通拥挤、交通事故频发、环境污染加剧等问题。尽管现在世界上的

5、许多国家，仍然主要依靠建设更多的道路基础设施，建立完善的道路网络缓解道路交通增长的需求，但由于城市空间的不断减小、修建新路所需的巨额资金以及环境的压力，建设更多的基础设施将受到限制。因此，只有道路建设和现代化管理齐头并进，在加强交通建设的同时，大力发展智能交通系统，才有可能真正地解决日益严重的交通问题。车辆牌照识别(LPR)技术是智能交通系统中的一个重要环节，它在交通监视和控制中占有很重要的地位，车辆牌照识别技术作为交通信息服务系统的重要手段，其任务是分析处理车辆图像，自动识别汽车牌号码。为了避免人工干预所带来的弊端，提高管理效率，对车辆牌照自动识别系统的需

6、求和标准的要求越来越高。汽车牌照自动识别技术己经越来越受到人们的重视。车辆识别系统在道路交通监控、交通事故现场勘察、交通违章自动纪录、高速公路自动收费系统、停车场自动安全管理、智能园区管理等方面有着广泛的应用前景，其研究的意义在与[1-10]：1)收费管理系统:在高速公路、桥梁、隧道等地点，人们将LPR系统应用于收费管理系统中，可以实现高效、准确、自动和不停车收费，真正实现无人干预，克服常规收费系统的工作量大、人工易疲劳等不足，极大地减轻劳动强度，节省大量人力、物力，同时，对于不停车收费系统，还可以节省车主的大量时间[11]。2)交通监控:在公路交通检测部门

7、，几乎每天都有大量的交通违规车辆，对于列“黑名单”的车辆，如挂失的车辆、肇事后逃逸的车辆、欠费的车辆等，通常将这些车辆用摄像机拍摄下来，用人工来识别、比较车牌，这样导致工作效率低下、易出错，而应用LPR系统，只需要将车辆信息输入系统中，系统可以24小时连续对过往的车辆进行自动检测，对车牌号码进行识别、比较、处理，若符合条件则立刻发出控制信号。其它如海关边境，应用LPR系统同样可以收到很好的效果[12]。3)小区、停车场管理:在智能小区和智能停车场，应用LPR系统后，出入车辆可以在不停车状态下进入入口，而系统可以及时识别车牌号，将车辆信息经过通信网络传到小区或

8、停车场管理系统，从而免去管理人员的人工干扰，节省人力