有限范围的视频车辆识别算法的研究和实现开题报告

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1、开题报告有限范围的视频车辆识别算法的研究和实现一．选课的背景及意义智能交通系统（ITS）的是21世纪世界道路交通的发展趋势。公路交通基础建设的不断发展和车辆管理体系的不断完善，为以视觉监控为基础的智能交通系统的实际应用打下了良好的基础。在智能交通系统中，车牌自动识别系统是一个非常重要的发展方向。车牌自动识别技术用于智能小区停车场，利用其能够不停车自动识别汽车牌照和车型的特点，在车辆经过卡口的一瞬间，得到识别结果并通过网络将识别出的车辆信息及入口信息传送到各出口。既不需要道口值班员发放通行介质，又可以保证车辆信息准确无误地送至出

2、口，起到了代替道口值班员和节省通行介质的作用，可以节省这两项成本的开始。车场使用者也以在最短的时间进入或离开停车场，提高车场管理质量。[1]车牌识别（LRP）系统是智能交通系统（ITS）的一个重要组成部分，该系统能从一幅车辆图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别，得到车牌号码。从20世纪90年代初，国外的研究人员就开始对汽车拍照自动识别系统的研究，其主要途径就是采用计算机图像处理技术对车牌的图像进行分析，自动提取车牌信息，确定汽车牌号等。国外的汽车牌照识别系统研究工作已有一定的进展，而在我国尚属起步阶段。[2

3、]车牌自动识别系统从上世纪80年代就开始进去应用阶段，这个阶段的研究没有形成完整的系统体系，仅仅针对某一具体的问题进行研究，通常采用简单的图像处理方法来解决。进入90年代后，随着计算机视觉（ComputerVisionTechnology）的发展和计算机性能的提高，开始出现系统化的车牌识别研究。各国相继投入大量的人力、物力进行应用研究，随着社会的进一步发展，交通状况急需更快的发展用来适应经济发展需求，各国应更加关注该系统的研究和应用。[3]但是由于我国的特殊国情，国外开发的系统往往不适用于我国。我国的车牌包含了汉字、英文和阿拉

4、伯数字，国外的系统通常不能正确的识别汉字。国内该产品做的好的有中科院自动化所汉王公司的“汉王眼”，还有上海高德威智能交通系统有限公司，亚洲视觉科技有限公司，中国信息产业部下属的中智交通电子预先公司等都有自己的产品。[3]一．研究的基本内容与拟解决的主要问题车牌识别系统能从车辆图像中提取出车牌的图像，自动分割识别字符从而得到车牌号码。系统的关键在于车牌定位、字符分割和字符识别三大部分，以下介绍每部分的特点：1.车牌定位是车牌识别系统中最关键的一步，从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置，车牌定位的方法是从出发点利用车牌区域的特

5、征来判断，将车牌区域从整个车辆图像中分割出来。2.车牌字符分割是将车牌区域分割成单个字符区域，方便下一步的字符识别。国内的车牌包含汉字，英文和阿拉伯数字，在系统常用的分割算法基础上，利用横、纵方向投影的方法实现字符的分割。3.字符识别是对分割出的字符进行进一步的识别，我国车牌字符是由有限的汉字、英文字母和数字组成，识别有较大的难度。将所有的字符图像识别完毕后，系统可以形成一个车牌号码字符串作为识别结果。本文研究车牌识别系统拟解决以下问题：1.使不同规格包含车辆信息的图像统一为方便识别的bmp格式。2.车牌定位方法要适应图像复杂

6、的背景，并且如何有效的避免具有类似车牌区域特征的干扰因素。3.排除字符粘连和车牌边框的干扰，使用投影算法进行有效的分割。4.排除字符扭曲变形，笔画粗细不同、断裂等干扰情况进行有效的字符识别，并且进一步提高字符识别的正确率。5.将处理好的号码字符串保存到数据库方便调用查看。二．研究的方法与技术路线、研究难点、预期达到的目标本系统研究的难点在定位的准确性和字符分割的准确率。为达到提取清楚的字符串这个目的，着重研究在各个模块上的算法。在车牌预处理阶段常用以下算法：1.去除噪声：图像中夹杂着大量的干扰会降低系统的运行速度，还会干扰有用

7、的信息。消除大部分冗余信息可以用滤波操作，可选的滤波方法很多，例如均值滤波算法，中值滤波算法两种常用方法以及混合滤波算法。再进行一下操作之前采用适当的方法减少噪声是一项非常重要的步骤。[4]2.灰度化：将彩色图像的灰度转换，提高计算速度和节省存储空间。采用加权系数法得到最合理的灰度图像；1.二值化：采用自适应阈值法，提取合理的阈值满足实际需要。这是预处理阶段较为重要的一步，对后面的处理影响较大，阈值的选取也尤为重要。2.边缘检测：采用自定义模板算子，运算简单结果理想，可以获得汽车图像的边缘信息。在车牌区域定位这方面，目前常用的

8、方法有：1.基于边缘颜色和纹理分析的方法：首先进行彩色边缘检测，然后以每一边缘点为中心，垂直于边缘方向取一个线形窗口，在窗口内检测边缘点两侧像素的颜色是否分别匹配车牌的底色和字符的颜色。该方法抓住车牌背景与字符具有固定的颜色搭配这一重要特点，综合利用车牌的结构特征与纹理特征。