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基于机器学习的车牌识别系统设计研究

近年来，随着人工智能技术的不断发展，车牌识别技术已经被

广泛应用于智慧交通、停车场管理、公安系统等领域。基于机器

学习的车牌识别系统因其高效、准确的特点，成为了目前最受欢

迎的识别方式之一。本文将介绍基于机器学习的车牌识别系统的

设计研究。

一、识别系统概述

基于机器学习的车牌识别系统是一种通过对输入车牌图像进行

图像预处理、特征提取和分类识别的方法。该系统主要由两个部

分组成：车牌图像的采集与预处理和识别算法。其中，识别算法

主要采用机器学习方法，通过训练来识别车牌图像中的数字和字

母。

二、图像预处理

在车牌图像的采集过程中，往往会受到光线、角度、尺度等因

素的影响，这些因素会影响车牌识别的准确性。因此，在车牌图

像采集之后，需要对图像进行预处理。图像预处理主要包括图像

去噪、灰度化、二值化、增强等操作。

去噪：在车牌图像的采集过程中，往往会受到背景噪声的影响。

因此，在图像预处理的过程中，需要对图像进行去噪处理。可以

采用常用的去噪算法，如中值滤波、高斯滤波等来去除图像中的

噪声。

灰度化：在车牌识别过程中，需要将彩色车牌图像转换成灰度

图像。通过灰度化操作可以降低图像数据量，减少计算量。

二值化：车牌图像是一个灰度图像，灰度范围是0-255。为了

进一步减少计算量，应将车牌图像转换成二值图像。主要分为全

局二值化和局部二值化两种方式。其中全局二值化指采用某个固

定的阈值，将整幅图像分为黑白两部分；局部二值化指采用局部

的阈值，根据局部光照条件进行分割。

增强：在车牌图像的采集过程中，往往会受到光照、拍摄距离

等因素的影响，使得图像质量下降。因此，在图像预处理的过程

中，需要对图像进行增强处理，使得图像更加清晰、明亮。可以

采用常用的增强算法，如直方图均衡化、拉普拉斯变换等。

三、特征提取

特征提取是车牌识别系统的关键步骤之一。该步骤主要是从车

牌图像中提取出具有区分性的特征，构建出有效的特征向量，用

于后续的分类识别。常用的特征提取算法包括Haar特征、SIFT特

征、HOG特征、LBP特征等。

Haar特征：Haar特征是一种有效的图像特征提取方法，主要采

用积分图的方法来计算特征。Haar特征基于多尺度、多方向的小

波变换，用于对图像进行局部变换。

SIFT特征：SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)特征是一种

具有尺度不变性和旋转不变性的局部图像描述符。SIFT主要是通

过选择一些尺度空间下的极值点，并对该点进行关键点检测，然

后构建出具有旋转不变性和尺度不变性的特征描述符。

HOG特征：HOG(HistogramofOrientedGradient)特征主要是从

图像中提取梯度方向直方图，并通过归一化对其进行处理。HOG

特征主要用于物体的形状和轮廓识别。

LBP特征：LBP(LocalBinaryPatterns)特征是一种用来描述图像

局部纹理特征的描述符。通过计算像素点周围像素点的灰度差异

值，形成二进制编码的LBP特征。

四、分类识别

分类识别是基于机器学习的车牌识别系统最后一个步骤。该步

骤主要通过对特征向量进行训练，构建出分类器模型，用于识别

车牌图像中的数字和字母。常用的分类算法包括SVM、KNN、

Adaboost、随机森林等。

SVM分类器：SVM(SupportVectorMachine)是一种基于结构飞

跃思想的分类器。主要是通过选择最大的分类间隔来构建分类超

平面，从而实现对样本的分类。

KNN分类器：KNN(K-NearestNeighbors)分类器是一种基于最

近邻的分类器。主要是通过计算样本距离，选择离样本最近的K

个邻居进行分类。

Adaboost分类器：Adaboost(AdaptiveBoosting)分类器是一种基

于弱分类器的分类方法。通过不断训练构建出多个弱分类器，并

通过组合这些分类器，来提高整体分类器的准确率。

随机森林：随机森林是一种基于分类树的集成分类模型。主要

是通过构建多个决策树，并通过随机选择特征和样本集的方法，

在森林中建立一组树来进行分类识别。

五、总结

基于机器学习的车牌识别系统是一种高效、准确的识别方法。

其中，图像预处理、特征提取和分类识别是构建该系统的三个重

要步骤