自动车牌识别系统算法的研究毕业设计

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1、分类号：TP391单位代码：11232密级：工程硕士学位论文自动车牌识别系统算法的研究学院：仪器科学与光电工程学院工程领域：仪器仪表工程学号：2011020138作者：刘金涛学校指导教师：燕必希企业指导教师：周维虎完成日期：二零一四年一月二日Abstract摘要随着交通运输需求的逐渐增长，而传统的人工交通管理模式并不能及时解决日益增多的交通问题，因此提出了以信息技术为基础的智能交通管理系统。车牌识别系统作为智能交通管理系统中重要的组成部分，近些年来一直是热门的研究课题。在车牌识别系统中，主要由车牌区域定位、车牌字符分割、车牌字符识别组成。在车牌定位算法中，以车辆的垂直边

2、缘图像为基础，利用数字图像处理技术，将车辆图像分割为多个图像区域。利用水平投影法，比较水平投影值，滤除车牌不可能存在的区域。在车牌可能存在的区域中，进行连通域的标记，依据标准车牌的尺寸规格，对各个连通域的几何信息进行判断，得到图像中车牌的候选区域。最后针对各车牌候选区域，提取其中的颜色信息，利用标准车牌规格中字符与车牌背景固定的颜色搭配，如蓝底白字等，进行判断筛选，得到车牌的准确位置。车牌字符分割算法中，首先利用旋转投影法对车牌图像进行水平倾斜校正，利用Radon变换对车牌图像进行垂直倾斜校正，同时利用车牌图像的边缘信息对车牌的边框和铆钉进行消除。然后利用垂直投影法将车

3、牌分割为多个投影区域，在不符合标准车牌字符尺寸规格的投影区域中，判断发生断裂字符情况还是粘连字符情况。针对断裂字符的情况，采用合并投影区域进行修正。针对粘连字符的情况，采用连通域分析法去除由噪声产生的干扰区域，并利用标准车牌的尺寸规格对各个连通域进行判断是否消除粘连字符的情况。对于未消除粘连字符的连通域，利用标准车牌字符信息求得车牌字符的参考边界，然后利用模板匹配字符分类器的分类结果作为反馈信息，对车牌字符的参考边界进行校正，得到理想的字符分割边界。车牌字符识别算法中，着重讨论两种常用的车牌识别算法：BP神经网络算法和SVM算法。利用相同的字符训练样本和字符测试样本对两

4、种算法进行实验，最后得出SVM算法的字符识别准确率较高，因此将SVM算法作为最终的车牌字符识别算法。关键词：标准车牌尺寸；车牌定位；倾斜校正；字符分割；字符识别AbstractAbstractWiththeincreasingdemandoftransportation,thetraditionalartificialtrafficmanagementisnottimelysolvingtheincreasingtrafficproblem,thereforetheintelligenttrafficmanagementsystembasedontheinformati

5、ontechnologyisproposed.Asanimportantpartofintelligenttransportationmanagementsystem,licenseplaterecognitionsystemisahotresearchtopicinrecentyears.Licenseplaterecognitionsystemismainlycomposedoflicenseplatelocalization,licenseplatecharactersegmentationandlicenseplatecharacterrecognition.I

6、nthelicenseplatelocalizationalgorithm,usingdigitalimageprocessingtechnologybasedontheverticaledgeimageofthevehicle,thevehicleimageisdividedintomultipleimageareas.Removingtheimpossibleplateareasbycomparingtheprojectionvalueswhichisobtainedbyusinghorizontalprojectionmethod.Processingconnec

7、tedcomponentslabelinginthepossibleplateareas.Accordingtothestandardplategeometryinformation,itwouldobtainthecandidateplateareabyjudgingthegeometryinformationofeachconnecteddomainaccordingtothesizeofthestandardplate.Finally,extractingthecolorinformationofeachplatecandidate