基于图像处理的车牌识别方法研究(BP神经网络)(2)
时间:2017-04-09 11:58 来源:毕业论文 作者:毕业论文 点击:次
A.鲁棒性: 在任何情况下均能可靠正常地工作，且有较高的正确识别率。 B.实时性:不论在汽车静止还是高速运行情况下，图像的采集识别系统必须在 一定时间内识别出车牌全部字符，达到实时识别。 本文先提出了一种基于颜色的定位方法对车牌进行定位，后采用基于神经网络对汽车牌照的字符识别进行研究与实现。 1.2 汽车牌照识别的研究 1.2.1 研究目的和意义 车牌识别LPR是智能交通系统 (ITS)的一个重要组成部分。在社会生活，治安管理等方面有很大的作用。车牌识别技术的运用使得“大输入小输出”成为了可能——输入一幅很大存储量的图像，输出时仅仅是很小存储量的数字，这必然使得其在大量存储和管理数据库相连等方面有无可替代的优越性。 1.2.2 国内外研究现状 1.2.3 主要应用领域 车牌自动识别系统具有广泛的应用范围，主要应用于： (1)高速公路收费、监控管理； (2)小区、停车场管理； (3)城市道路监控、违章管理； (4)车牌登录、验证； (5)车流统计、安全管理等。 车牌自动识别系统应用于这些系统，可以解决通缉车辆的自动稽查问题，可以解决车流高峰期因出入口车流瓶颈造成的路桥卡口、停车场交通堵塞问题，可以解决因工作人员作弊造成的路桥卡口、高速公路、停车场应收款流失的问题，还可以以最简单的方式完成交通部门的车辆信息联网，解决数据统计自动化，模糊查询的问题。车牌自动识别系统可安装于公路收费站、停车场、十字路口等交通关卡处，其具体应用可概括为： A.交通监控利用车牌识别系统的摄像设备，可以直接监视相应路段的交通状况，获得车辆密度、队长、排队规模等交通信息，防范和观察交通事故。它还可以同雷达测速器或其他的检测器配合使用，以检测违犯限速值的车辆。当发现车辆超速时，摄像机获取该车的图像，并得到该车的牌照号码，然后给该车超速的警告信号。 B.交通流控制指标参量的测量，为达到交通流控制的目标，一些交通流指标的测量相当重要。该系统能够测量和统计很多交通流指标参数，如总的服务流率，总行程时间，总的流入量流出量，车型及车流组成，日车流量，小时/分钟车流量，车流高峰时间段，平均车速，车辆密度等。这也为交通诱导系统提供必要的交通流信息。 C.高速公路上的事故自动测报这是由于该系统能够监视道路情况和测量交通流量指标，能及时发现超速、堵车、排队、事故等交通异常现象。 D.对养路费交纳、安全检查、运营管理实行不停车检查根据识别出的车牌号码从数据库中调出该车档案材料，可发现没及时交纳养路费的车辆。另外，该系系统还可发现无车牌的车辆。若同车型检测器联用，可迅速发现所挂车牌与车型不符的车辆。 E.车辆定位由于能自动识别车牌号码，因而极易发现被盗车辆，以及定位出车辆在道路上的行驶位置。这为防范、发现和追踪涉及车辆的犯罪，保护重要车辆(如运钞车)的安全有重大作用，从而对城市治安及交通安全有重要的保障作用。 车牌自动识别系统拥有广阔的应用前景，但若在每个街口都装配一套全新的车辆探测器的硬件系统则投资巨大，所以急需一个纯软件实行的车牌自动识别系统来最大限度的减少费用，而纯软件的设计，不仅投资小而且灵活性高，适合中国的国情。 2 汽车牌照识别技术 (责任编辑：qin) |