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matlab的车牌识别系统研究与实现+源代码(2)

时间:2018-04-22 22:23来源:毕业论文
1 绪论 车牌识别技术(汽车车牌识别、车牌识别)指的是自动检测监控道路车辆和车辆车牌提取信息(包括汉字、 英语 字母,阿拉伯数字和车牌颜色)技术处


1    绪论
车牌识别技术(汽车车牌识别、车牌识别)指的是自动检测监控道路车辆和车辆车牌提取信息(包括汉字、英语字母,阿拉伯数字和车牌颜色)技术处理能力。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车唯一的车牌号码,从而完成识别过程。停车场管理可以通过一些后处理的方式实现,测量指标的交通控制,车辆定位,偷车,高速自动电子监管,跑到警察局,公路收费站等。对于文护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通自动化管理有着现实的意义。
1.1    课题研究的背景和意义
随着社会经济的发展、汽车数量急剧增加,对交通控制、安全管理、收费管理的要求也日益提高,运用电子信息技术实现安全、高效的智能交通成为交通管理的主要发展方向。
1.1.1    课题研究的背景
近年来,计算机技术和数字成像技术的成熟的快速发展,对传统的交通管理带来重大的变化。

先进的计算机技术,人们不仅能从繁琐的手工操作中解放出来的观察,检测,并能显著提高其准确性,车牌自动识别系统是这样的背景和目的下开发。车牌自动识别系统(系统)配置的道路上以数字图像处理和分析的相机拍摄的照片,综合应用大量的图像处理最新成果和数学形态学方法对汽车图像进行平滑、二值化、模糊处理、边缘检测,图像分割,开运算和闭运算,地域认同和其他手段来提取车牌区域,进而达到对汽车牌照的精确定位并最终完成对汽车牌照的识别。
从20世纪80年代,国内外的研究人员就开始了对车牌识别系统的研究。在车牌识别的过程中,虽然运用了很多的技术方法,但由于外界环境光线变化、光路中有灰尘、季节环境变化及车牌本身被污染而模糊等条件的影响,使得车牌识别系统一直处于实验室阶段,得不到很好的应用;此外,许多方法需要大量的数值计算,不能满足实时性要求。为了解决图像恶化的问题,目前采取的办法是采用主动红外照明摄像或使用特殊的传感器来提高图像的质量,提高识别率,而且还创造一个系统的资本成本过大,所以应用领域不大,不能广泛应用。
车辆牌照定位与识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一, 该技术应用范围非常广泛。外国汽车牌照识别系统的研究取得了一些进展,但不是最好的适合我国。我国汽车牌照的规范悬挂位置不唯一,并且由于环境、道路或人为因素造成汽车牌照污染严重, 这种情况下国外发达国家不允许上路, 而在我国仍可上路行驶等。
由于我国汽车车牌识别的特殊性, 采用任何一种单一识别技术均难以奏效。目前正在开发的被动型的汽车牌照识别系统利用智能车辆检测技术,计算机视觉(Computer Vision) 技术,图像处理,人工智能,人工神经网络, 是一个比较有发展前途的车牌识别系统。[11]
1.1.2    课题研究的意义
为了提高车辆的管理效率,缓解公路上的交通压力,我们必须找到一种解决方案。而作为汽车“身份证”的汽车车牌,是在公众场合能够唯一确定汽车身份的凭证。我们可以以此为依据,设计一种车牌识别系统监控各个车辆的情况。为此,我国交通管理部门对汽车车牌的管理非常重视并制定了一套严格的管理法规。[12]其中对汽车车牌的制作、安装、文护都要求由制定部门统一进行管理。在此基础上,如果研制出一种能在公众场合迅速准确地对汽车牌照进行自动定位识别的系统(CPR),那么这将是一件非常有意义的工作,并将极大地提高汽车的安全管理水平及管理效率。 matlab的车牌识别系统研究与实现+源代码(2):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_13923.html
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