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车牌识别资料下载
详细说明：车牌定位、分割、识别论文二十五篇- Car license localization, division, recognition paper 25 文件列表:
......\ART神经网络识别车牌字符.caj
......\一种基于特征的车牌定位算法.caj
......\基于字符垂直边界的车牌定位方法.caj
......\基于形态学和神经网络的车牌识别算法.caj...
随着交通工具的迅猛发展，智能交通系统(Intelligent TransportationSystems，简称ITS)在交通管理中受到广泛的关注。而在ITS中，车牌识别(LicensePlate Recognition，简称LPR)是其核心技术。车牌识别系统主要由数据采集和车牌识别算法两个部分组成。由于车牌清晰程度、摄像机性能、气候条件等因素的影响，牌照中的字符可能出现不清楚、扭曲、缺损或污迹...
车牌识别是图像识别技术在智能交通领域应用的重要研究之一，是实现交通管理智能化的重要环节。我国交通管理部门对汽车牌照的样式制定了严格的规范，这些规范将为车牌自动识别技术的实现提供重要的技术依据。车牌识别研究充分利用这些规范进行设计，采用彩色数字图像模式识别方法，针对彩色为24位，大小为640&480，以及蓝底白字车牌的图像进行识别研究，并具体描述图像车牌的预处理、车牌特征提取和车牌识别...
本文针对车牌识别系统在车牌图像质量不高时识别准确率较低的问题,提出了一种多帧图像综合算法,来更全面地利用车牌图像中所含有的有用信息,以达到提高车牌识别准确率的目的。首先利用图像配准算法对从视频图像中抽取的几帧图像进行配准,然后利用像素值取大算法进行综合,最后得到一幅综合后的车牌图像。实验表明,经过该算法综合后的车牌图像比原图像更接近真实的车牌图像,能够更好地适用于车牌识别,从而提高车牌识别的...
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车牌识别技术作为智能交通系统的重要组成部分，广泛应用于高速公路收费、停车场车辆管理、违章车辆监控、交通诱导控制等重要场合。典型的车牌识别算法分为车牌定位、字符切分、字符识别三个组成部分。本文概述了车牌识别算法的关键技术及其研究现状、现有算法的优点与不足，分析了我国车牌识别技术的难点以及目前制约识别率提高的瓶颈，并指出了未来的发展趋势。...
车牌识别OCX修改后车牌识别OCX修改后车牌识别OCX修改后车牌识别OCX修改后...
本人已经不做这个方向了，特拿出来与大家共享。
源代码（一个能够在PC上识别车牌图片的完成系统，一个示例的hello工程）；移植到DSP还要花点时间的，除非你DSP启动代码都好了（这部分代码找不到了哦）；
原创论文一篇，适合写课程设计、小论文等等情况；
网络上载的一些正规公司的资料。
本文介绍了一个以TI公司的TMS320DM642为核心芯片的DSP车牌...
随着交通工具的迅猛发展，智能交通系统(Intelligent TransportationSystems，简称ITS)在交通管理中受到广泛的关注。而在ITS中，车牌识别(LicensePlate Recognition，简称LPR)是其核心技术。车牌识别系统主要由数据采集和车牌识别算法两个部分组成。由于车牌清晰程度、摄像机性能、气候条件等因素的影响，牌照中的字符可能出现不清楚、扭曲、缺损或污迹...
应用于高速公路自动收费(ElectronicToll Collection，简称ETC)、停车场安全管理、被盗车辆的追踪、车流统计等。 目前，车牌识别系统大多都是基于PC平台的，其优势是实现容易，但是成本高、实时性不强、稳定性不高等缺点使其不能广泛推广。为了克服以上的缺点，且满足识别速度和识别率的要求，本文在原有车牌识别硬件系统设计的基础上做了一定的改进(原系统在图像采集、接口通信、系统稳定、脱机...
车牌识别相关帖子
　现在安防市场主导的车牌识别系统从技术上来判别其性能如何，主要通过三项技术指标来判断，这三项技术指标分别为：车牌识别的识别率、识别速度和整个系统的后台管理系统。要考核一个车牌识别系统首先要建立在系统能稳定、可靠的运行的前提。& & & & & & & & 　　一、后台管理系统后台管理系统功能应包括：
随着车牌识别的快速发展，老式的停车场系统显得很是无助，为了跟上停车场的智能化管理，很多业主都对老式的停车场进行了升级改造，那么如何实现对老式停车场的改造呢？专业的天翔人告诉大家。老式的停车场使用的都是刷卡系统，车辆进出都要刷卡，取卡，比较麻烦，也不安全。想要把老式停车场系统改造就必须把原有的系统改为车牌识别系统。车牌识别系统虽然设备少，但是功能强大，安装起来也很方便，大大地减少了人工和时间成本...
，第一时间帮助到客户解决问题。其次，价格方面也是一个考虑的方面，往往品牌的价格定位都会比较高，但是也会有价格定位比较适中的品牌。天翔车牌识别的价格定位在平民的价格，适合大众可接受的价格。其它品牌一套的价格在天翔可以买到两套，就是这么的实惠。天翔智能车牌识别就是这么一款性价比高的产品，智能停车场管理系统品牌理应选择天翔，中国十大品牌，值得信赖！
智能停车场管理系统什么品牌比较好...
高速起落车牌识别道闸一体机-...
关键词：车牌识别一体机、车牌识别显示屏、一体机显示屏昨日，我们已经进入了2017年的伏天，所谓伏天，也就是一年中很热的日子，北京也真是给面子，气温一路飙升，整个室外都是被热气包围着，感觉丢个鸡蛋到路上都能熟了，这么热的天，我还要去车牌识别一体机的项目现场，那里刘工有话说。“小文啊，快来看看咱们的车牌识别一体机“刘工，老远的就热情地打招呼。刘工是某小区的门卫，兢兢业业地在这里工作了八年之久...
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号外号外，文通新推出了车牌识别一体机旗舰版，堪称车牌识别一体机界的苹果机。有图有真相，事实说话，下面来了解下这旗舰版的奢华之处。 奢华一该车牌识别一体机采用专利设计万向节，相较传统的万向节只能一个维度调整完再进行下一维度的调节而言，它更加灵活，可以x y z轴同时进行调节，大大提高了调节效率，使得安装更加简易。且材质选区了铝合金，杜绝生锈。 奢华二显示屏可4行3色显示，前面板采用钢化玻璃材质...
伴随着国家的经济飞速发展，现在人的生活水平不断的提升，现在汽车由原来的奢侈品变成现在生活的必需品，车辆的不断增多，管理汽车停放越来得到重视，在这种背景下君旭智能推出了车牌识别道闸一体机、车牌识别道闸智能一体机、标准识别车牌一体机、防水高清车牌识别一体机、先进防水车牌识别道闸一体机、车牌一体机、车牌识别一体机。智能停车场管理系统、智能道闸系统、遥控道闸设备系统的应用使得车辆进出实现自动记录，省去了...
君旭智能科技秉承“科技创新”的精神，以车牌识别技术为核心，在车牌识别一体机的基础上自主设计、研发、生产了新一代的车牌识别一体机。该车牌识别一体机集成一体化机箱、车牌识别摄像机、道闸、四字双行显示屏TTS语音模块、补光灯、开关电源等模块。设备外观大气、新颖，解决了道闸与车牌识别一体机分散的情况，施工布线简单，只需电源线、网线和手动按钮开闸线即可。该车牌识别一体机车牌识别准确率高，产品功能丰富...
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车牌识别技术组成与应用问题
车牌识别技术组成与应用问题
一套完整的车牌识别系统主要由三大部分组成，包括前端路口采集识别控制部分、网络传输部分和中心管理部分。虽然车牌识别系统已在各个道路、停车场管理等方面发挥着重要的作用，但其发展至今，在使用过程中，仍有一些问题需要解决。
　　车牌识别技术组成
　　其前端路口控制系统包括采集单元、补光单元、触发单元、识别控制单元等部分。天津天地伟业数码科技有限公司交通平安城市部产品总监孙涛解释说，当触发单元检测到车辆时，即发送信息给采集单元，其会随即对车辆进行捕捉抓拍和辨识，并形成可上传的识别信息，包括车辆牌照号、牌照颜色、字符及车型、车辆颜色，有的系统还可包括车辆前排乘座人员的特征状况等。
　　1、采集单元
　　采集单元主要是指前端摄像机，因道路环境较为复杂，其所使用的摄像机比一般监控用的摄像机要求高很多。据海湾叶继主分析，现在照车牌的摄像机主要使用在出入口、高速公路和城市道路上。因室外环境非常复杂，高低温、雨雪、烟雾等的影响易造成车牌无法辨识，甚至中午强光照射等，都有可能因为摄像机快门、进光量，以及其他功能无法适当配合而不能将车牌清晰地辨识出来。
　　正是由于一系列因素的影响，车牌识别用摄像机不仅需要动态范围宽、低照度等，还要求具备强光抑制功能，此项功能主要是为了解决在夜间环境光照不足而又缺少补光的条件下，因车牌周边汽车强光灯照射而导致车牌部分曝光不足，出现车牌模糊或根本无法辨识的情况。
　　神州数码叶韶光表示，现在道路监控中使用的摄像机分标清与高清两种，其中高清摄像机一般为百万像素IP摄像机，甚至有的是300万或500万像素的高清摄像机，1台高清摄像机可代替多台标清摄像机，并同时可监看多个车道，甚至可看清驾驶员的面部等。但因其采用CMOS传感器，低照度性能差，夜晚效果不佳，而标清摄像机虽然清晰度不如高清摄像机，但夜间低照度效果却高于高清摄像机，这样就会大大提升夜晚的识别率。但不可否认的是，高清摄像机已成为未来的一个应用方向。
　　“除此之外，夜间十字路口闯红灯抓拍系统对摄像机要求也很高。由于夜间周边环境较暗，红绿灯的亮度比周边环境亮很多，摄像机会默认为亮度信号，从而无法表现出真实的颜色，使红绿灯的颜色无法看清楚，尤其是红灯与黄灯。”神州数码叶韶光表示。针对此种情况，神州数码AMPON独创的红绿灯辨识技术，可针对亮度区域独立处理色彩，从而确保红绿灯颜色真实。现在红绿灯抓拍系统已经成为“平安城市”项目的重要组成部分，因此在其产品中预设电子快门技术，可同时满足车牌抓拍和道路治安监控的需求，避免普通摄像机单一快门速度导致出现环境亮度和高速运动车辆在抓拍上的矛盾。
　　2、补光单元
　　在夜间光线不足的情况下，仅靠摄像机技术仍无法清楚地辨识到满足要求的车牌信息(车牌颜色、字符等)，通常都还会安装补光灯，以获取清晰的车辆信息。上海博康虞正华表示，这些补光单元是与摄像机配套的，传统使用的是常明灯，但此种灯耗电量大，不够环保，现在已改为闪光灯和LED灯。但由于闪光灯会给驾驶员开车带来影响，因此交管部门已开始禁止使用，而LED灯则属于较新的技术，较为环保，且光亮度也足够，已逐步发展成为主流。补光灯在夜间主要与摄像机配合进行抓拍，以在夜间光线不足的情况下，抓拍到的车牌及包括车牌颜色、车牌字符，甚至车辆颜色及前排驶乘人员面部特征等，使图像较为清晰，以备存储。
　　3、触发单元
　　车牌识别系统的触发单元主要是用来检测车辆是否抵达抓拍区域。汉王的蒋辉解释说：“如在高速公路上安装车牌识别系统时，当触发单元检测到车辆已驶达抓拍区域时，即发送信号给摄像机进行抓拍，摄像机将抓拍的信息发送给识别单元。”目前主要使用的触发方式有地感线圈型车辆检测器、雷达测速，以及视频触发等方式。
　　其中地感线圈是在需抓拍的道路适当位置埋一个线圈，当车辆压过线圈时，车辆检测器检侧到线圈的感应信号，随即发送信号给主机，控制摄像机进行抓拍。深圳景阳科技股份有限公司国内营销技术总监任勇表示，此种地感线圈型车辆检测器技术较成熟，目前使用较多，准确率也较高，可达到95%以上的抓拍精度，且抓拍位置固定，使得车辆识别率也很高。缺点是施工时会破坏路面，且线圈寿命受外界环境影响较大，会出现老化或断裂等情况。
　　而视频触发方式，是在主机画面上设定一个虚拟的线圈，当有车辆进入虚拟线圈时，主机判断即进行抓拍。其优点是不需要埋设线圈，大大减少了施工工程量，方便安装。但其存在判断准确率稍低的问题，尤其是夜间光线黑暗，没有良好的补光时，会使捕获率及识别率大大降低。
　　雷达检测是采用雷达控制器发射的无线电波来检测车辆是否进入抓拍区，从而控制抓拍。该技术还被主要用来检测车辆速度，包括超速、限速等情况。景阳任勇解释，雷达使用无线电波，并采用区间测速的方式，在高速公路上设置两个区间点，通过计算车辆进出此区域的时间来计算车辆的速度，以判断其是否超速。
　　比较各种车辆检测触发抓拍的方式，天地伟业苏涛表示，线圈与雷达是属于硬件触发方式，通过硬件触发进行抓拍，由识别单元(其内嵌识别软件)对抓拍的图片进行识别，其不但识别正确率高，还能有效节省系统的资源占用情况;而视频触发方式虽然施工安装方便灵活，但其需将采集的每一帧图片进行软件识别，对资源的开销占用开销大，且易受环境影响，触发精度很难达到硬件触发的精度，虽可设定多种抓拍规则，但在“捕获率、识别率”这些硬性指标上很难超过硬件外触发的系统”。“且目前视频触发还无统一标准，技术还欠成熟，易出现误报、漏报情况。”汉王蒋辉也补充解释道。
　　4、识别控制单元
　　识别控制单元其实是一台能适用于恶劣环境运行的嵌入式工控机，其内嵌识别控制软件，要实现触发检测、摄像机抓拍控制、车牌识别和网络上传等多项功能。当触发单元检测到车辆驶入抓拍区域时，即发送信号给识别控制单元，进而由识别控制单元去控制摄像机进行抓拍，摄像机便将抓拍到的信息发送给识别控制单元。随后识别控制单元对抓拍的信息进行处理，即对抓拍的图片进行分析和识别，其中最主要是车牌识别。识别其一般包括车牌定位，车牌切分，二值化和最终的字符识别等。有的算法还会有图像校正，阴影处理等。现在的车牌识别系统还会引入了目标跟踪技术，并且引入颜色识别、车型识别、车标识别技术等。
　　识别控制单元将识别后的车牌信息打成数据包，通过网络传送到上位管理计算机。如果系统没有外触发装置，采用视频软触发方式，其除需增加视频软触发软件外，其它功能模块应该说与硬件触发相同。
　　本文介绍的车牌识别系统是基于从抓拍到完成识别和上传都基于前端设备的系统，即完整地包括采集单元、补光单元、触发单元、识别控制单元，这也是目前较多见的系统组成方式。但也有的车牌识别系统前端只完成抓拍，即只包含采集单元、补光单元、触发单元，并将抓拍的信息上传管理中心，而由管理中心来完成车牌识别工作。
　　基于前端设备识别或基于控制中心识别，二种方式的优劣之分目前尚未见厂商和用户的详细评述，相信随着应用的深入会有一个说法。
车牌识别技术应用问题
　　摄像机技术有待提高
　　各个摄像机厂家虽针对道路监控研发出相应的产品，并特别针对交通的特殊要求进行改进。但由于道路监控中，摄像机长期处于室外，受环境因素影响较大，因此不仅要求其清晰度高，还要求适应性强。神州数码叶韶光举例说，应用在卡口车牌识别的使用环境相对较复杂，有的是国道，有的是省道，有的是县道，而不同的使用环境车辆的行驶速度不同，这对摄像机的快门速度设定要求就较高，不仅要便于使用者安装调试，还要求快门速度设定更加准确，以适应不同的使用场所。针对此方面应用，神州数码AMPON推出的摄像机设计有Traffic交通专用功能，可针对不同道路的使用场合，通过固定模式来确定快门速度，简化使用者的调试工作。而快门速度细分，也可适用于更多的场合。
　　另一方面值得注意的是，北方冬天的雨雪及大雾天气时有发生，在这种情况下，道路监控摄像机的清晰度就会存在很大问题，因此不少厂家设计了透雾功能。但神州数码叶韶光表示，现在市面上出现的多为黑白透雾功能，但此种会损失掉车牌的颜色。因此神州数码AMPON特别研发了彩色透雾，通过特有的侦测电路，自动侦测画面中的灰度雾像数据，针对有雾画面进行独特的处理，实时调整图形的动态范围曲线，强化色彩还原度，提供更为真实的监控画面。
　　高清晰但带来其它问题
　　目前的智能交通系统已从标清系统逐步过渡到高清系统，高清系统的优势不言而喻，但天地伟业孙涛则认为，高清图片由于图片覆盖面广，可能会同时在图片中出现多个车牌的识别问题。但更为重要的是，高清数据量过大，不仅会出现处理速度过慢的问题，还会因对资源占用需求过大难以实现高清视频流识别，这些都是车牌识别系统在高清系统中面临的新问题。
　　破损污旧车牌识别难度较大
　　车牌在使用几年之后，难免会出现污染和磨损等现象，而在路面上行驶的车辆也很难保证都是标准干净的车牌，因此在实际环境中，面对破损污旧的车牌，如何提高车牌识别系统的识别能力也是实际需要解决的问题。
　　汉王蒋辉举例说，如在山西、陕西等长期拉煤的车辆，由于较脏，会将车牌挡住一部分，或还有故意挡住车牌。针对这种情况，车牌识别系统是无法识别的，因为它仅是一项对已有图像的识别技术，并不包含有透视能力，因此如何在视频流中既有干扰又有污损的情况下定位和识别车牌，是目前车牌识别系统需要进一步完善和发展的。
　　北京文安何茂林表示，针对这方面问题目前解决的方法是，要提高车牌识别系统的识别率，目前主要采用的方法是，在视频流中首先对车体进行判断，随后对车牌进行初定位，并进行判断，在对车牌进行精确定位后，通过算法对车牌进行字符和数字识别，以得到车牌的信息。但此种方式主要取决于算法的精确度，因此算法的好坏是至关重要的。
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车牌识别技术国内外研究动态
目前，车牌识别系统LPRS(LicensePlateRecognitionSystem)在国外应用比较广泛，以色列Hi一Tech公司的See/CarSystem系列，新加坡Optasia公司的LPRS系列都是比较成熟的产品。其中See/CarSystem的变形产品See/CarChinese系统还可以对中国大陆的车牌进行识别。除此之外，还有很多西方发达国家都有适合本国车牌的识别系统。国内目前比较成熟的产品有中科院自动化所汉王公司的&汉王眼&，亚洲视觉科技有限公司、深圳吉通电子有限公司、中国信息产业部下属的中智交通电子有限公司等也都有自己的产品。另外，一些高校也作过类似的研究和开发。发达国家的LPRS在实际交通系统中已成功应用，而我国的开发应用进展比较缓慢。直到近几年，车牌识别技术才一开始在我国高速公路中得到一定程度的应用。虽然国内外都有一些实用的汽车牌照识别系统，但是这些系统的应用都存在一定的局限性，至今，车牌识别技术尚未达到理想的程度。例如，利用摄像机拍摄的汽车图像，在很大程度上存在许多客观的干扰，如受摄像机的性能、背景、光照条件、车牌磨损、拍摄时的倾斜角度及车辆运动等因素的影响，使车牌中的字符可能出现比较严重的模糊、缺损或污迹。这些干扰都给字符定位和识别带来了难度，造成字符定位和字符识别的效果不是很理想。另外，也很难适应全天候复杂环境下及高速度条件的要求，需要不断地完善和更新。1.1车牌识别的特点及难点车牌识别系统的研究由于受到多方面的限制，其技术还存在一些不足。目前，车牌识别技术存在的最大问题是不确定性引起的识别率的问题。其原因大致可归结于如下几方面[l1:1.汽车牌照本身的特征(1)牌照缺乏统一的标准。汽车牌照的规格、颜色和适用范围各不相同，使得车牌识别过程中字符的分割难度增大，缺乏统一模式规则的指导作用。(2)牌照的质量无法保证。汽车牌照被污损，或者牌照的字符模糊不清，对光线的散射性不好，这些不确定性极大地影响了识别的准确率。(3)车牌附近环境恶劣。车牌附近往往有复杂的外形或挡车器等，不利于车牌的定位和分割。2.外部环境的特征(l)外界光照条件各不相同。首先光线强弱对图像质量影响很大;其次，不同的光照角度以及车牌的反光程度等决定着车牌区域的亮度特征。(2)外界背景的复杂程度也影响车牌的定位精度。背景中与车牌区域相似的部分，如与车牌字符相似的背景中的广告牌等，非常容易影响车牌的粗定位。3.车牌识别系统应用方案的特征(1)不同工程其摄像方位和角度不一样。实际工程中摄像方位相对于车辆行驶的方向一般是正上方、左侧或右侧。相对来说摄像角度越小，车牌在平面图像中的变形越少，识别效果就越好。此外，摄像方位和角度对车牌倾斜校正和字符分割的影响都比较大。(2)光线较暗时，不同的光照角度、方位和亮度对车牌识别系统影响也不一样。尽管规范的车牌对光的散射能力较强，但光照的方位、角度不同时，也会影响车牌的亮度。亮度不均匀对车牌二值化算法的适应性提出了更高的要求。(3)不同的实际工程，图像的分辨率要求也不同。分辨率大小影响车牌识别系复杂背景下多车牌识别系统的研究与实现统的识别速度和字符的识别率。oeR(optiealeharacterRecognition)中字符的像素分辨率一般为32x32，而车牌识别系统字符的分辨率一般在12x12和24x24之间。分辨率过高时，整个识别系统的处理时间会明显增长，特别是字符分割、车牌二值化的处理时间。而当分辨率过低时，字符的二值化效果较差，尤其是汉字，使车牌识别系统的总体识别率会下降。4.我国车辆牌照识别的特殊性由于车辆字符识别受到车牌图像噪声及分割等因素的影响较大。识别率一直不能达到实际使用的要求。目前，国外汽车牌照识别系统的研究工作己具有较高的水平，但是在我国，由于受到诸多条件的限制，在实际使用中仍然存在一些困难，主要表现在以下五个方面:(1)我国标准车辆牌照是由汉字、英文字母和数字组成，汉字的识别与字母和数字的识别有很大的不同，从而增加了识别的难度;(2)国外许多国家车辆牌照的底色和字符颜色通常只有对比度较强的两种颜色(例如韩国，其车牌底色为红色，车牌上的字符为白色)，而我国车辆牌照仅底色就有蓝、黄、黑、白等多种颜色，字符颜色也有黑、红、白等多种;(3)其他国家的汽车牌照格式(如汽车牌照的尺寸大小，牌照上字符的排列等通常只有一种，而我国则根据不同车辆、车型、用途，规定了多种牌照格式(例如军车、警车、普通车等);(4)我国汽车牌照的规范悬挂位置不唯一;(5)由于环境、道路或人为因素造成牌照污染严重的车辆，发达国家不允许上路，而我国则没有此规定。总之，车牌识别系统的研究由于受到多方面的限制，其技术还存在着一些不足。相信随着研究的不断深入，车牌识别技术肯定会逐步走向成熟。1.2车牌识别技术车牌识别技术一般包括有图像处理技术、传统模式识别技术和人工神经网络技术等。1.图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车车牌识别的研究最早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系。识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的正前方图像，然后交给计算机进行简单处理，最终仍需人工干预。例如车辆牌照中省份汉字的识别问题，常见的图像处理方法是在抽取汉字特征的基础上进行的。根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，提取汉字在y方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在x方向的投影直方图选取适当阂值，进行量化处理后形成一个变长链码，再用动态规划法求出与标准模式链码的最小距离，以实现细分类，完成汉字省名的自动识别。2.模式识别技术:传统模式识别技术指结构特征法、统计特征法等。20世纪90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现了车牌识别的自动化研究。1990年Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术设计了一个车牌自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别三个部分。利用不同阂值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌图像直方图的阂值范围，从而根据特定闭值对应的直方图分割出字符，再利用预先设置的标准字符模板与之匹配以获得识别结果。3.神经网络技术:近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年Fahmy等成功地运用BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别。BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着唯一一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符进行比较，识别出正确的车牌号码。这种采用BAM神经网络方法的缺点是无法解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。1.2.3车牌识别系统关键技术分析车牌识别系统的主要关键技术有三方面:车牌定位、字符分割和字符识别。车牌定位的任务是给出图像中车牌的位置，或者是给出几个可能的位置。目前车牌定位的方法主要有:①直接法12一3]。利用车牌特征来提取车牌。常用的特征有车牌的边缘特性、投影特性、形状特性以及颜色特性等。②统计投影直方图法阵5]。其优点是对图像中的噪声不敏感，缺点是定位精度不高;③灰度分割及区域生长法16一8]，该方法定位较稳定，但当图像在有许多与车牌的灰度非常相似的区域时就无效了;④纹理特征分析法沙川。使用这种技术进行车牌定位时，若遇到类似车牌纹理特征的其他干扰时，定位准确率会降低。⑤基于彩色汽车图像牌照定位法【&2一&4]。该算法采用基于适合彩色图像相似性比较的Hsv色彩模型。主要利用我国汽车牌照字符与底色对比较多，彩色图像比灰度图像能够产生更多的视觉信息并有对各种光照不敏感的特点。总的来说，车牌定位在很大程度上受到许多客观的干扰，如天气、背景、车牌磨损、图像倾斜等因素，因此定位不是很理想。字符分割的任务是把多行或多字符图像中的每个字符从整个图像中切割出来成为单个字符。目前字符分割的方法主要有①基于车牌字符特征的投影法115一，&]。将计算机牌照字符进行垂直投影，利用投影直方图得到一个闭值，然后复杂背景下多车牌识别系统的研究与实现再结合一些先验知识来分割字符。②基于聚类分析的分割法[l7一20]。按照属于同一个字符的像素构成了一个连通域的原则，再结合牌照的先验知识来进行字符分割。但是要解决车牌字符中可能存在的粘连、断裂等情况，字符分割技术仍需要进一步改进。字符识别的任务是将分割出的字符识别出来。目前主要有三种方法:①相关匹配12&]。这类方法通过在特征空间中计算输入特征向量与各模板向量之间的距离进行分类判决，其优点是特征提取和模板的建立都比较容易，抗干扰能力强，对局部噪声不敏感，缺点是分辨相似字的能力较弱;②文法分析122一241，将输入的字符看作是一个语句或字符串，把识别问题转化为判断输入的语句是否符合某种语言的语法约束条件，它的优点是分辨相似字的能力较强，缺点是对局部噪声敏感，特征提取比较复杂;③松弛匹配1251，它首先通过迭代运算找出输入向量与模板向量各分量间的对应关系，然后再根据这一对应关系进行匹配，该方法不仅可以用于特征点的匹配，而且还可以用于笔段、笔划和部件的匹配，主要缺点是运算量较大，识别中往往需要通过预分类减少运算量。1.2.4车牌识别技术的发展趋势由于公路交通智能化管理的需求，各种实时识别系统应运而生。这些系统从不同角度构造了各种实际应用的汽车牌照识别系统。但是，每一种系统都只能从某些方面达到一定的指标要求，而很难在任何情况下对于车牌都能取得较高的识别率。在前人研究的基础上，车牌识别可望在以下几个方面得到进一步的发展。1.小波分析的广泛应用小波分析[26】是一种应用于图像处理的重要分析工具，具有&数学显微镜&之称。小波的多分辨率特性使得小波系数在不同方向具有不同的效果，因此利用方向小波能够反映出图像在不同分辨率上沿任一方向变化的情形。小波分析的多尺度分解特性更加符合人类的视觉机制。在车牌汉字识别中，字符图像经小波变换以后，提取横、竖、撇、捺笔划非常容易，并且简洁、清晰。基于小波变换的特征提取方法充分结合了统计特征和结构特征，符合字符识别中由粗到细的分类思想，因此必将成为一个新的研究热点。2.神经网络和人工智能相结合的新技术的应用近年来，人工神经网络以其抗噪声、容错、自适应、自学习能力强、识别速度快等优点受到广泛的重视，神经网络的出现丰富和推动了模式识别的研究，并且神经网络可以逼近任意复杂的决策图，所以它已在模式识别上得到广泛应用并取得了许多成果127召，]。3.心理学研究成果在字符识别中的应用字符识别的心理学研究对字符识别具有启发性意义。浙江大学李宏东等[32]对人类认知汉字的心理实验研究结果进行总结后认为，人的汉字识别是经由整字属性及分层结构的多种途径复合而成，其中多数都可以在字符机器识别中模仿应用。这方面的研究虽然刚刚起步，还没有一个实际系统来验证，但却是一个值得研究的新方向。
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