汽车牌照识别系统的车牌定位技术研究开题报告.doc

淮 阴 工 学 院 毕业设计(论文)开题报告 学 生 姓 名： 学 号： 专 业： 电气工程及其自动化 设计(论文)题目： 汽车牌照识别系统的车牌定位技术研 究 指 导 教 师: 2011 年 02 月 24 日 毕 业 设 计（论 文）开 题 报 告 1．结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写2000字左右的文献综述 文 献 综 述 课题研究的目的及意义 汽车车牌就相当于汽车的身份证，是在公众场合能够唯一的汽车身份证的凭证。为次，我国交通管理部门对汽车牌的管理非常重视并制定了一套严格的管理法规。其中对汽车车牌的制作、安装、维护都要求由制定部门统一进行管理。 车辆牌照定位与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，该技术应用范围非常广泛，其中包括：（1）交通流量检测；（2）交通控制与诱导；（3）机场、港口等出入口车辆管理；（4）小区车辆管理；（5）闯红灯等违章车辆监控；（6）不停车自动收费；（7）道口检查站车辆监控；（8）公共停车场安全防盗管理；（9）计算出行时间；（10）车辆安全防盗、查堵指定车辆等。其潜在在市场应用价值极大，有能力产生巨大的社会效益和经济效益。 车辆牌照定位与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, 该技术应用范围非常广泛。国外汽车牌照识别系统研究工作已有一定进展, 但并不尽合我国国情。我国汽车牌照的规范悬挂位置不唯一，并且由于环境、道路或人为因素造成汽车牌照污染严重, 这种情况下国外发达国家不允许上路, 而在我国仍可上路行驶等。 在此基础上，如果研制出能在公众场合准确迅速地对汽车牌照进行自动定位识别的系统，那么这将是一件非常有意义的工作，冰将极大的提高汽车安全管理水平及管理效率。 二、车牌识别技术的国内外研究情况 基于图像处理的车牌识别技术的研究在外国起步比较早，在美国、意大利、德国、以色列、新加坡等国家，现在已经有比较成熟的产品投入使用，如美国的AUTOSCOF 2003系统、以色列的Hi-Tech公司研制的See/CarSystem、德国西门子 毕 业 设 计（论 文）开 题 报 告 公司的ARTEM7S系统、新加坡的Optasa公司研制的VLPRS等车牌识别系统，但是因为我国车牌式样的多样性、车牌颜色的多样性以及包含汉字等特点，这些车牌识别系统并不适合我国国情。 近几年，国内也有许多公司以及科研机构进行这方面的研究，并且有一些实用化产品，这些产品的车牌识别率都在70%以上，但是对环境要求较高，在全天候的条件下，都存在识别精度不高、识别时间长等特点，车牌识别技术还存在很大的发展空间。目前，这一领域仍很活跃。 基于图像处理的车牌识别技术主要包括车牌定位、车牌分割、字符识别等方面技术。 关于车牌定位方面，主要利用车牌的边缘、形状、颜色等特征，再结合数字图像、形态学、小波变换、人工神经元网络等技术对车牌进行定位。 完全基于形态学的算法有运用数学形态学的闭运算获得车牌的候选区，然后采用投影的方法剔除车牌、定位真车牌。 基于神经元网络的方法有基于BP网络的牌照定位方法，在算法中，使用一个滑动窗口作为采样窗口，在灰度图像上依次移动，将窗口覆盖下的图像块作为神经网络的输入，当输入表示出接近1/2时，表示滑动窗口下的图像块属于车牌区域，当输出接近—1/2时，表示滑动窗口下的图像属于背景区域。人工神经网络算法抗干扰性好，但是由于图像中车牌区域通常只占2—3%的面积，特征值难以提取，算法也比较复杂。 基于彩色的车牌定位方法有采用多层感知器网络对输入彩色图像进行彩色分割多级混合集成分类器的车牌自动识别方法。这种方法的主要思想是通过三层MLPN网络将具有均匀色度空间的彩色图像进行色彩分割，再利用投影法分割出潜在的各种底色的车牌区域。该方法识别正确率高、车牌定位正确率高达98.6%。 还有根据彩色边缘检测算子ColorPrewitt和彩色边缘检测与区域生长相结合的牌照定位算法。这种方法的主要思想是通过边缘检测算子ColorPrewitt对彩色图像的边缘检测，增强牌照区域，最后利用车牌的先验知识，剔除虚假车牌区，确定真正的车牌区。 毕 业 设 计（论 文）开 题 报 告 三、汽车牌照识别技术的发展前景 在车牌识别系统的性能指标中，识别率和识别速度很大程度上是相互矛盾的，难以同时提高。除了图像处理以及车牌自动识别技术不够成熟之外，还受到拍摄设备、计算机等硬件设备的性能的限制。因此，车牌自动定位识别系统还有很大的改进余地，许多工作还需要进一步的探索。 图1 汽车牌照识别系统框图 图2 车牌定位算法流程图 毕 业 设 计（论 文）开 题 报 告 参 考 文 献 Markos Papageorgiou,Christina Diakak