车牌识别算法研究文献综述

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1、□ZKH111>H1OH车牌识别算法研究一、引言随着21世纪经济全球化的到來，高速度、高效率的生活节奏，使车辆普及成为必然的趋势，交通管理自动化越来越成为亟待解决的问题。现代智能交通系统(IntelligentTransportationSystem,ITS)1-)-1,车辆牌照识别(LicensePlateRecognition,LPR)技术是计算机视觉与模式识别技术在交通领域应用的重要研究课题乞一，是实现交通管理能够智能化的重要环节，其任务是分析、处理汽车图像，自动识别汽车牌号。LPR系统可以广泛应用于电子收费、出入控制、公路流量监控、失窃车辆查询和停车场车辆管

2、理等需要车牌认证的场合；尤其在高速公路收费系统中，实现不停车收费提高公路系统的运行效率，LPR系统更具有不可替代的作用因而从事LPR技术的研究具有极其重要的现实意义和巨大的经济价值。LPR系统中的两个关键子系统是车牌定位系统和车牌字符识别系统。关于车牌定位系统的研究，国内外学者已经做了大量的工作，但实际效果并不是很理想，比如车牌图像的倾斜、车牌表面的污秽和磨损、光线的干扰等都是影响定位准确度的潜在因素。为此，近年來不少学者针对车牌本身的特点、车辆拍摄的不良现彖及背景复杂状况，先后提出了许多有针对性的定位方法，使车牌定位在技术和方法上都有了很大的改善。然而现代化交通系

3、统不断提高的快节奏，将对车牌定位的准确率和实时性提出更高的要求，因而进一步加深车牌定位的研究是非常有必要的。车牌字符识别是在车牌准确定位的基础上，对车牌上的汉字、字母、数字进行有效确认的过程，其屮汉字识别是一个难点，许多国外的LPR系统也往往是因为汉字难识别而无法打入屮国市场，因而探寻好的方法解决字符的识别也是至关重要的。FI前己有的方法很多，但其效果与实际的要求相差的很远，难以适应现代化交通系统的高速度、快节奏的要求，因而对字符识别的进一步研究也同样具有紧迫性和必要性。车牌定位与识别方法，总体來说是图像处理技术与车牌本身特点的有机结合，当然也包括模式识别、神经网络

4、、数学形态学、小波分析、模糊理论等知识的有效运用。一个车牌定位与识别系统基本包括：图像预处理、车牌搜索、车牌定位、车牌校正、车牌字符切分和字符识别结果的输岀。二、车牌识别技术现状车辆牌照识别技术自1988年以来，人们就对它进行了广泛的研究，目前国内外已经有众多的算法，一些实用的LPR技术已经开始用于车辆监控、出入控制、电子收费等场合。如以色列的Hi.Tech公司，新加坡的Optasia公司，Zamir公司分别研制了名为See/Carsystem,VLPRS,Insignia的LPR系统，这三种产品所能识别的汽车图像均为单车牌灰度图像，即每一幅灰度图像只含有一个车牌的

5、灰度图像。See/Car系统只能识别字母和数字，不能识别汉字。Insignia是针对欧洲和远东地区实际的车牌识别系统。香港的AsiaVisionTechnologyLtd公司的产品慧光车牌号码自动识别系统，此系统能自动侦测、识别及验证行驶或停泊中车辆的车牌号码，并能辨认以文字和数字排列的车牌号码，如含有中、英及韩文的车牌。该软件识别准确率达到95%,要求车牌的宽度至少占整个图像宽度的1/5,识别时间小于1秒。欧洲的LPR产品大多只适合于该国的车牌格式的牌照，不能识别汉字。最近深圳吉通电子有限公司也推出了基于车牌识别技术的系统，这个平台是基于二值特征和灰度特征相结合的

6、识别算法，因此也只能处理灰度图像，此外述有深圳创兴达科技有限公司的车牌识别系统。然而无论是LPR算法还是LPR产品都存在一定的局限性，都需耍适应新的要求而不断完善。三、常见的车牌定位算法1、基于边缘信息的定位方法上海交通大学的李树广提出一种基于车牌字符边缘统计和颜色特征的综合定位方法，通过对垂直边缘的统计分析将邻近的边缘点进行连接，结合颜色特征对连接形成的块状区域进行筛选以提取车牌区域。华中科技大学的罗帆提出一种基于边缘图像频率变换特征的车牌定位算法。清华大学的汪志兵提出一种基于纹理特征抽取的车牌定位预处理方法，利用改进的算子提取车牌区域45。和135。方向的边缘纹

7、理，以突出车牌区域的纹理特征。中科院自动化研究所的BaiHongliangtWl提出一种基于边缘统计。信息和数学形态学的车牌定位方法，其特点是充分利用垂肓边缘的统计信息，由此得到几个候选矩形区域，再用分层分析和数学形态学相结合的方法确定最终的定位图。2、基于数学形态学的定位方法西北工业大学的左奇提出一种基于数学形态学的车牌图像分割方法，其特点是基于数学形态学处理的点运算转化为仅有几十条直线的线运算，以提高运算速度和抗干扰能力。澳门科技大学的Cheokman>Wu提出一套适用于澳门车牌的识别方案，其中车牌定位的方法是对输入的灰度图像进行开运算，然后用原图与其相减，