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时间:2017-11-17
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1、车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状1车牌识别系统的背景1.1车牌识别系统的背景及研究意义1.2车牌识别系统简介2车牌识别系统的国内外现状3车牌识别难点1车牌识别系统的背景1.1车牌识别系统的背景及研究意义随着经济社会的迅猛发展,人们的生活水平的提高,机动车辆的数量也越来越多。为了提高车辆的管理效率,缓解公路上的交通压力,我们必须找到一种解决方案。而作为汽车“身份证”的汽车车牌,是在公众场合能够唯一确定汽车身份的凭证。我们可以以此为依据,设计一种车牌识别系统监控各个车辆的情况。为此,我国交通管理部门对汽车车牌的管理非常重视并制定了一套严
2、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。在此基础上,如果研制出一种能在公众场合迅速准确地对汽车牌照进行自动定位识别的系统(CPR),那么这将是一件非常有意义的工作,并将极大地提高汽车的安全管理水平及管理效率。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
3、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。如图1所示,LPR[1]的部分应用:图1LPR在收费口、道路监控和停车管理中的应用近些年,计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟,为传统的交通管理带来重大转变。先进的计算机处理技术,不但可以将人力从繁琐的人工观察、检测中解放出来,而且能够大大提高其精确度,汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目的下进行开发的。汽车牌照自动识别系统(VLPRS)是对由公路上配置的摄像头拍摄的照片进行数字图像处理与分析,综合应用大
4、量的图像处理最新成果和数学形态学方法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,进而达到对汽车牌照的精确定位并最终完成对汽车牌照的识别。从20世纪80年代,国内外的研究人员就开始了对车牌识别系统的研究。在车牌识别的过程中,虽然运用了很多的技术方法,但由于外界环境光线变化、光路中有灰尘、季节环境变化及车牌本身被污染而模糊等条件的影响,使得车牌识别系统一直处于实验室阶段,得不到很好的应用;而且,很多的方法都需要大量的数值计算,不能很好地满足实时性要求。为了解决图像恶化的问题,目前采取
5、的办法是采用主动红外照明摄像或使用特殊的传感器来提高图像的质量。虽然提高了识别率,但是,这同时也造成了系统的投资成本过大,应用领域变窄,不能普遍推广应用。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。由于我国汽车车牌识别的特殊性,采用任何一种单一识别技术均难以奏效。目前正在研制的无源
6、型汽车牌照智能识别系统综合利用了车辆检测技术、计算机视觉(ComputerVision)技术、图象处理技术、人工智能技术和人工神经网络技术等,是一个比较有发展前途的车牌识别系统。1.2车牌识别系统简介汽车牌照自动识别技术可应用于道路交通流监控、交通事故现场勘测、交通违章自动记录、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,在现代交通监控和管理系统占有很重要的地位。同时,汽车牌照识别的方法还可应用到其它识别领域,因此汽车牌照的识别问题己成为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一。最为常见的车牌识别系统结构如图2:图2车牌识
7、别系统结构图汽车牌照识别系统的基本工作原理为:根据采集到的序列图像对图像中的车辆牌照进行搜索、检测、定位,并分割出包含牌照字符的矩形区域,然后对牌照字符进行二值化,并将其分割为单个字符,归一化后输入字符识别系统进行识别。近年来,汽车牌照智能识别的技术发展很快,就其识别基础,主要可分为间接法和直接法两种:间接法是基于IC卡鉴别(REID)或基于条码的识别。直接法是基于图像的汽车牌照识别。1、间接法:指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的车牌的信息来识别车牌及相关信息。IC卡技术识别准确度高,运行可靠,可以全天候作业,但它整套装置价格昂
8、贵,硬件设备十分复杂,不适用于异地作业;条形码技术具有识别速度快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点,但是对于扫描器要求很高。此外,二者都需要制定出全国统一的标准
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