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图1.1 工作总流程图
2 识别运动员号码牌系统整体方案
一套完整的系统是包含硬件，软件的。其中软件部分应该实现对于采集到的包含运动员号码牌图像进行定位，字符的切割重组且最终准确识别的功能，这一部分是设计的重点。还要对最终的结果进行数据存储与传送，并且由管理信息的系统对该部分进行管理，更新等。硬件核心是负责运动员图像的拍摄记录。大体包含拍摄装备和图像采集设备，触发装置、照明设备、识别号码的处理机等。其中软件部分的功能实现是整体系统的核心，正确识别运动员号码牌并且进行有效的信息管理有助于自动记圈的最终实现。我们可以采用直接处理法，也就是基于图像理解的识别，实现步骤见下：
图2.1 流程图
2.1 运动员号码牌识别系统硬件介绍
我们采用的硬件配置是高分辨率摄像机、传感探测器、高性能工控计算机、高分辨率CCD摄像机、高放大倍数镜头、视频采集装备等。检索到运动员跑过或停下等。采用红外探测或者电磁感应环探测器。利用红外发射与接收在起跑线终点线监控，检测。在产生运动员通过信号时，连续拍摄图像，并将图像后续处理。为了能适应环境背景不同光照条件要调整光圈大小。
2.2 运动员号码牌识别的软件设计
关于图像储存格式，常用的格式有.BMP，.G，.GIF，等等，我们用G格式。本次毕业设计选用了MATLAB语言。MATLAB有很多优点：
(1)MATLAB有很强的交互性，移植性，扩充能力和开放性。MATLAB所有工具箱和核心文件都是公开的，可在Windows 系列、UNIX、Linux、VMS 6.1、PowerMac平台上使用，用户想要构建新工具箱修改源文件即可，达到增多新功能的目的，可以增加算法。
(2)MATLAB编程效率高，其以矩阵作为基本语言要素，软件本身拥有丰富的函数库。
2.3 图像预处理
根据光照条件，对摄像机镜头的光学畸变以及焦距调整，但是同时会产生噪声，致使图像中细节有不同程度不清晰，边界不均匀等一些困难。这样后续提出字符就有了麻烦，也就要求预处理图像。
2.3.1 运动员号码牌定位
识别过程的核心是在整体运动员视频图像中准确找到可以用的号码牌区域，输入视频图像并进行很多相关处理，符合特征要求部分选为候选区，再做分析判断，处理最后把最佳区域分离开来。
2.3.2 运动员号码牌字符切割
切割运动员号码选用垂直投影法，字符在垂直方向上的投影，必然在字符内或字符间间隙处的局部最小值附近，该位置应满足号码牌字符尺寸限制，书写格式和一些其他的条件。在复杂环境下拍摄采集的运动员图像用这种方法对字符分割有较好效果。
2.3.3 运动员号码牌字符识别
我通过阅读文献发现有模板匹配和人工神经网络算法。实践人工神经网络对于我们要找的字符特征提取，输入到网络分配器。另外是经由网络输入待整理图像，这样自动识别出特征。[1-2]而模板匹配算法是二值化切分后字符，缩小尺寸直到满足数据库里模板尺寸，加以匹配并且把最佳匹配视为结果。拍摄质量是很关键的，若是碰到光太强反光，号码牌相互掩盖，号码牌不正等等困难。[1-3]运动员号码牌的识别准确率会不同程度上受到这些因素的影响，同时这也正是运动员号码牌识别系统设计实现的困难所在。只有完善算法，才能最大程度把这些有碍因素条件弄掉，方便运行结果出来。附上这部分的流程加以说明：
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