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智能园区车牌识别系统中关键技术的研究

花蕾  
【摘要】:随着我国国民经济的高速发展,汽车拥有量的急剧增加,园区内车辆监控、安全管理的要求也日益提高。利用车牌识别(License Plate Recognition,LPR)系统,对汽车牌照进行自动识别,可以实现园区车辆管理自动化、智能化,具有广阔的市场前景。 本文在车牌识别领域已有的研究成果基础上,结合园区应用的特点,对车牌识别中的关键技术进行了研究,包括: (1)车牌定位:本文提出了一种多层次车牌定位方法,对图像中的车牌区域进行多次定位,每次定位都尽可能地减少分析范围,经过多次定位后最终定位出车牌区域。即:利用车牌区域字符和背景的灰度特征及其二维分布规律,对车牌进行快速的、粗略的搜索;然后在车牌候选区域内,基于图像边缘检测,对车牌上下、左右边界进行查找。该方法具有定位时间短,抗“伪车牌”干扰、对车牌大小不敏感等特点。 (2)车牌字符分割:完成车牌图像预处理后,本文采用扫描线两次扫描的方法,最大程度的消除车牌字符串上下方干扰;利用全局分割和局部调整技术实现单个字符的分割。 (3)车牌字符识别:针对车牌字符出现的扭曲变形、笔划粗细不同等情况,本文采用改进的Hausdorff距离作为字符与模板间距离函数,在字符细化的基础上,实现车牌字符识别的模板匹配算法。实验表明该算法性能稳定,识别时间短。 在上述研究的基础上,设计、实现了一个车牌识别系统,该系统应用在园区车辆管理平台中,实现了园区车辆管理自动化、智能化。


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