硕士论文-基于DSP的汽车牌照识别技术研究

贵州大学硕士学位论文基于DSP的汽车牌照识别技术研究姓名：张晓勇申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：李捍东;丁黔林20070601基于DSP的汽车牌照识别技术研究作者：张晓勇学位授予单位：贵州大学相似文献(10条)1.学位论文张元海复杂环境下车牌定位于字符分割方法的研究与实现2007随着我国公路交通事业的迅速发展，智能交通管理系统已成为了人们关注的焦点问题。车辆牌照识别系统作为智能交通管理系统的一部分在桥梁路口自动收费、停车场自动管理及违章车辆自动记录等领域都有着广泛的应用。车辆牌照识别系统作为一个综合的实时计算机视觉系统主要包括车牌照定位分割和车牌照字符识别两个部分。它的研究主要涉及模式识别、人工智能、计算机视觉、数字图像处理等众多学科领域。车牌照的定位与分割是该系统的关键步骤之一，由于图像场景的复杂性以及车牌位置和图像质量的不可预知性，牌照定位分割系统一直都未能做到令人满意的程度，所以车牌照的定位分割算法一直是该领域的研究热点。本文主要对车辆牌照识别系统中的车牌定位与字符分割技术进行研究。在讨论了国内外研究现状的基础上，本文主要完成了以下四方面的工作：1．提出了一种车流图像预处理方法。该方法首先利用彩色边缘算子ColorPrewitt提取了图像的水平边缘，然后利用全局阈值法对梯度图像进行二值化，最后对二值梯度图像进行形态学水平膨胀。通过上述操作，车牌区域得到很好的突出。2．在车牌定位阶段，本文提出了基于连通区域水平聚类的车牌粗定位方法。该方法充分考虑了梯度图像中车牌字符的水平相关特征，实验中得到了很高的车牌召回率。此外，本文还利用了车牌区域的梯度形态特征和配色特征完成了车牌精确定位，得到了满意的定位结果。3．在车牌字符分割阶段，本文采用一种基于多尺度模板匹配的车牌字符分割方法。该方法充分考虑了我国车牌的结构特征，具有鲁棒性强、切分准确率高的特点，其对于模糊车牌的切分也取得了很好的效果。此外，本文还提出了基于最大连通域的字符图像去噪方法。4．在实验数据的分析阶段，本文对不同环境下所拍摄的车辆图片和视频等大量实验数据进行了反复测试，统计出不同测试样本的识别率，并系统地分析了车牌的不同特征对车牌定位的影响。实验表明，本文提出的车牌定位与字符分割算法对于背景和光照的限制较少，牌照区域的定位与切分准确、快速，能够满足实际应用的需要。2.学位论文陈玉松基于NiosⅡ软核的便携交通流量计研究与设计2008随着经济的高速发展，交通运输的保障就显得尤其重要，对交通管理的要求也越来越高，智能交通系统ITS(Intelligenttrafficsystem，ITS)将信息技术运用于交通状况监控管理与车辆通行控制，以保障交通顺畅及行车安全，改善环境质量。在智能交通管理系统中，实时获取交通车流量的车辆检测技术是ITS的基础。利用数字图像处理技术来实现交通流量的车辆检测已成为近年来该领域的研究热点。本文对国内外在交通系统中车辆流量检测相关技术和最新研究成果进行了较为深入的研究和分析，在此基础上，在此基础上，针对基于图像处理技术进行交通流量的检测这一方法中，图像增强过程中需要对图像的噪声滤除和边缘信息保留进行兼顾和平衡的问题，运用了图像增强的改进算法，利用粗糙集的不可分辨关系划分噪声点和非噪声点，从而来解决噪声滤除和边缘信息保留之间矛盾的问题。该方法既有效的滤除噪声又能使图像的边缘信息得到增强。在神经网络用于车型识别的传统方法中，输入元素(即用于车型识别的特征向量)一般都是由设计者由经验来决定的，这种做法缺乏科学依据，一般也很难构成最优的神经网络结构。本文中提出了采用粗糙集的神经网络进行车型识别的方法。将粗糙集理论引入到神经网络的识别系统中，通过粗糙集理论，对知识进行挖掘，对于车型识别相关的图像特征向量进行简化，使得神经网络的输入元素可以得优化，从而就大大降低了神经网络的复杂程度，使实现系统识别算法所需要的时间减少很多，从而提高了系统的实时性。在识别算法研究的基础上，基于NIOSⅡ处理器设计了一种便携式高性能低成本交通流量计，实验证明方案简易可行。3.学位论文史莉琴车牌识别系统研究2006随着国民经济的迅速发展，我国的汽车数量迅速增加。虽然我国政府在基础设施建设上加快了步伐，高级公路、停车场越来越多，但配套的道路、车辆管理系统却显得相对滞后，仍旧停留在以人工管理为主的水平上。科学、高效的利用好现有交通基础资源成为进一步挖掘我国城市交通能力的有效途径。交通信号自动控制系统、GPS车辆定位及导航系统、智能交通监控系统、智能小区管理系统等智能交通系统(IntelligentTransportationssystem(ITS))在交通管理中日益发挥重要作用。由于牌照是确定汽车的有效手段，因此，车辆牌照识别(LicensePlateRecognition(LPR))系统在智能交通管理中发挥着基础性的作用。近年来，电子器件性能和制造工艺的提高以及数字图像处理、模式识别理论的成熟为在道路交通管理中引入计算机提供了条件。针对当前道路交通管理的现状，研究了汽车牌照自动识别的问题，我设计了一个汽车牌照识别系统，初步实现系统中的关键模块。传统上该问题涉及两个方面：图像采集模块和图像处理模块。图像采集模块主要由硬件构成，寻觅采集图像的时候，实时拍照并将图像传送到图像处理模块。图像处理模块主要由软件实现，为了快速高效的开发出模块原型，该模块主要由Matlab实现。该设计的主要工作集中在图像处理模块。该模块完成牌照定位和牌照识别的任务。在牌照定位中，我首先对图像进行了预处理，使得牌照信息突出；然后根据车牌区域频率变化的特点，用扫描线方法得出车牌区域的水平定位；再对分割出来的车牌图像所在的水平区域进行垂直投影，以该投影图为基础结合由经验所得到的车牌区域灰度变化的频率信息，再次借助水平扫描线来进行牌照的垂直定位，从而最终完成牌照的完整定位与分割；特征提取部分，我采用了13特征方法进行非汉字字符的有效信息提取；随后的识别部分，则采取了基于人工神经网络(ANN)的技术进行实现，通过有效设计训练网络，良好地建造了非汉字字符的识别系统。本文划分为八个章节。第一章作为绪论展开课题背景，简要介绍相关的图像处理知识与理论；第二章列出了本系统的模块和主要流程图，给读者一大概的纲要；第三章介绍图象处理模块中的预处理技术；第四章介绍系统中牌照定位模块；第五章为字符分割技术与归一化技术的介绍；第六章介绍特征提取相关技术；第七章针对图像处理中的非汉字字符识别技术进行介绍。第八章为实验数据分析并对系统性能作出了评价，找出不足，提出初步的解决思路。最后是结束语总结了本人的工作。系统中使用的知识主要涉及到数字图像处理、模式识别、人工智能等领域。4.学位论文钟余基于神经网络的车牌识别技术的研究与应用2007随着国民经济的迅速发展，我国的汽车数量迅速增加。虽然我国政府在基础设施建设上加快了步伐，高等级公路、停车场越来越多，但配套的道路、车辆管理系统却显得相对滞后，仍旧停留在以人工管理为主的水平上。科学、高效的利用好现有交通基础资源成为进一步挖掘我国城市交通能力的有效途径。由于牌照是确定汽车的有效手段，因此，车辆牌照识别(LicensePlateRecognition(LPR))系统在智能交通管理中发挥着基础性的作用。近年来，电子器件性能和制造工艺的提高以及数字图像处理、模式识别理论的成熟为在道路交通管理中引入计算机提供了条件。车辆牌照识别(LPR)作为一个综合的实时计算机视觉系统主要包括牌照定位分割和牌照识别两个部分。它的研究主要涉及到了模式识别、人工智能、计算机视觉、数字图像处理等众多学科领域。车牌的定位分割更是该系统的关键之一，由于图像场景的复杂性以及车牌位置和图像质量的不可预知性，牌照定位分割系统一直都未做到令人满意，所以牌照的定位分割算法一直是该领域的研究热点。本论文的研究重点主要包括牌照的定位、牌照中字符的分割和字符识别三部分，通过对图像处理和分析技术的综合运用以及对问题本身特点的详细考察，最终实现了基于边缘特征和形态学分析的牌照定位算法。首先用边缘检测算子提取边缘信息并进行二值化处理，其次对其进行水平投影确定水平位置，然后再用形态学将车牌连成一个连通的区域，最后再进行垂直投影就得到了车牌的位置。另外，本文还对拓扑特征识别方法和神经网络识别方法进行了研究。拓扑特征识别方法原理简单、速度快，无须进行校正；神经网络识别方法容错能力强，但算法复杂。由试验所得的结果，本系统能较准确定位、分割车牌并进行识别，系统的性能良好。从中可看出：多种预处理与识别技术有机结合能提高系统识别能力，在有效、实用的原则下将神经网络与人工智能技术相结合将成为模式识别研究的两个重要发展趋势。5.学位论文张程基于神经网络的复杂背景下的车牌识别系统的研究2008随着国民经济的迅速发展,我国的汽车数量迅速增加。虽然我国政府在基础设施建设上加快了步伐,高等级公路、停车场越来越多,但配套的道路、车辆管理系统却显得相对滞后,仍旧停留在以人工管理为主的水平上。科学、高效的利用好现有交通基础资源成为进一步挖掘我国城市交通能力的有效途径。由于牌照是确定汽车的有效手段,因此,车辆牌照识别(LicensePlateRecognition(LPR))系统在智能交通管理中发挥着基础性的作用。近年来,电子器件性能和制造工艺的提高以及数字图像处理、模式识别理论的成熟为在道路交通管理中引入计算机提供了条件。本论文的研究重点主要包括牌照的定位、牌照中字符的分割和字符识别三部分,通过对图像处理和分析技术的综合运用以及对问题本身特点的详细考察,最终实现了基于车牌字符特征和投影特征的牌照二次定位算法。首先用数学形态学将车牌图像连成一个连通的区域,然后再用车牌字符特征确定车牌大致位置,最后再利用改进的垂直投影算法得到车牌的具体位置。在字符分割方面,作者采用二值图像垂直投影法与先验车牌知识相结合进行字符分割。消除车牌左右两端定位精度对字符分割的影响。在字符识别方面,本文针对我国车牌的特点采用分级神经网络,整个神经网络的识别是并行的,由汉字网络、字母网络、字母数字网络和数字网络四大部分组成。分别用BP和RBF神经网络予以实现。实验结果表明该识别算法取得了较好的识别效果。6.学位论文甄荣车牌识别技术的研究2006车牌识别(LPR)系统是现代智能交通管理重要的一部分，是基于现代交通的快速发展的需求而成的。从技术的角度讲，车牌识别系统是一个涉及了数字图像处理、计算机视觉、模式识别和人工智能等多个领域的综合系统。研究工作主要由以下四部分组成：1.移动车辆检测。应用DirectShow开发包对视频进行截取，将截取到的图片与背景进行差分运算，应用阈值检测车辆。实验结果表明该方法能够检测出视频中的移动车辆。2.车牌定位。车牌识别技术关键的一部分。应用基于颜色的车牌定位的方法，即在传统的投影分析方法的基础上结合HSV颜色空间中的H信息，将此作为车牌的特征，从而截取到车牌。实验结果表明该方法与传统的方法相比，提高了准确率。3.字符分割。在车牌定位的基础上，字符分割直接会影响到字符识别的准确性。采用投影分析法，对车牌进行扫描，找出波谷的位置，并利用先验知识，采用阈值分割方法将单个字符分割出来。4.字符识别。整个系统的核心部分，包括汉字、字母和数字的识别。针对汉字，提取其特征，并应用相似度检测法对汉字进行识别。针对字母和数字，分别采用多级分类器和神经网络对其进行识别。实验结果表明，用神经网络的方法进行识别取决于样本的个数及质量，而多级分类器识别效果较好。基于上述研究工作，设计、实现了一个动态车牌识别系统，该系统能检测出移动车辆，并且进行准确定位和分割。从识别效果看，数字和字母的混合识别还需要进一步的改进。7.学位论文邢法玉数字图像处理技术应用于汽车牌照识别的研究2008交通信号自动控制系统、GPS车辆定位及导航系统、智能交通监控系统、智能小区管理系统等智能交通系统(IntelligentTransportationsSystem(TTS))在交通管理中开益发挥重要作用。由