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基于labview的车牌识别系统.doc

发布时间：2022-06-24 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：4.37M 资料格式：doc 举报 版权申诉
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    License plate recognition technology is to realize
    In view of the different module, this paper analyz
    Keywords License plate image, image processing, c
    第一章 绪 论
    1.1引 言
    1.2 汽车牌照识别技术介绍
    1.2.1车牌自动识别系统主要模块简介
    1.2.2 车牌识别的流程
    1.2.3 车牌识别技术的应用
    1.3 车牌识别技术的发展及研究现状
    1.4 我国汽车牌照识别的特殊性及车牌识别中的难点
    1.5 本文研究内容
    第二章 车牌图像处理
    2.1 MATLAB在车牌识别过程中应用
    2.1.1 MATLAB 发展历史
    2.1.2 MATLAB 的语言特点
    2.2用MATLAB实现车牌数字图像处理概述
    2.2.1 数字图像的存储和显示
    2.3图像的灰度化技术
    摘 要 车牌自动识别技术是实现智能交通系统的关键技术，对我国交通事业的发 展起着十分重要的作用，进而影响我国的经济发展速度及人们的生活质量。车 牌识别系统运用模式识别、人工智能技术，能够实时准确地自动识别出车牌的 数字、字母及汉字字符，进而实现电脑化监控和管理车辆。一个车牌识别系统 的基本硬件配置有照明装置、摄像机、主控机、采集卡等。而软件则是由具有 车牌识别功能的图像分析和处理软件，以及能够具体满足应用需求的后台管理 软件组成。车牌自动识别系统主要分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字 符识别等主要模块,也包括后续应用程序的开发。 针对不同的模块,本文研究分析了现有的理论算法,并提出了具有实际应 用意义的解决方案。 1.在图像预处理模块,因为人眼对于不同颜色分量的敏感 度不同,图像灰度化采用加权平均值法；二值化过程中阈值的选取至关重要,本 文采用动态自适应阈值法,效果理想；边缘提取利用了拉普拉斯算子;去噪过程 采用的是中值滤波方法；2.车牌定位模块包括粗定位和细定位,本文通过分析车 牌的尺寸、类型、颜色,得到不同的特征向量,即车牌的几何特征、灰度分布特 征、投影特征和字符排列特征等,利用这些特征进行车牌定位； 3.在车牌字符 分割模块,提出了双向对比垂直投影分割法,该方法基于车牌的垂直投影,能够 将字符准确的分割开,利于车牌字符识别: 4.本文对车牌数字和车牌字母及汉字 提出了不同的处理方法,数字识别采用投影技术,汉字和字母识别应用 BP 神经 网络技术,兼顾了识别准确率和识别速度;根据上述方法原理,基于 MATLAB 软 件进行程序设计,编制了车牌自动识别软件。 关键字：车牌图像；图像处理；字符分割；BP 神经网络
    Abstract intelligence technology, License plate recognition technology is to realize the key technology of intelligent transportation system of our country, the development of the cause of traffic plays a very important role, then affects the economic development of our country and speed and people's quality of life. License plate recognition system with pattern recognition, artificial to real-time accurately recognize the license plate number of automatic, letters and Chinese characters, and achieve computerized monitoring and management vehicles. A license plate recognition system of basic hardware configuration have lighting devices, video camera, master control machine, acquisition card, etc. And software is with license plate identification function by the image analysis and processing software, and can meet the demand of the specific application background management software component. License plate recognition system mainly divided into the image preprocessing, license plate location, character segment and character recognition and other major modules, including the follow-up application development. the effect In view of the different module, this paper analyzed the existing algorithm theory, and puts forward the practical significance of the solution. 1. In the image preprocessing module, for the human eye to different color the sensitivity of the component is different, the image intensity by weighted average method; In the process of binary of the threshold is very important to select is adopted in this paper, dynamic adaptive threshold value method, ideal; Using the Laplace operator edge extraction; Denoising the process is the median filtering method; 2. The license plate localization module contains coarse position and fine positioning, the paper analyzes the license plate size, type, color, get different characteristic vector, namely the geometrical characteristics of the license plate, gray distribution, projection characteristics and characters arrangement characteristics, use these characteristics of the license plate location; 3. In the license plate character segmentation module, and put forward the two-way contrast vertical projection segmentation method, this method is based on the license plate vertical projection, can make the character of accurate separated, beneficial to the license plate character recognition: 4. This article on license plate Numbers and letters and characters put forward different processing methods, number recognition by projection technology, Chinese characters and letters recognition application BP neural network technology, and taking account of the identification accuracy and recognition rate; According to the above method, based on the MATLAB software program design, compiled the license plate recognition software. Keywords License plate image, image processing, character segment, the BP neural network
    目 录 摘要 ............................................ 错误！未定义书签。 Abstract .......................................................... 2 第 1 章 绪论 ..................................... 错误！未定义书签。 1.1 引言 ....................................... 错误！未定义书签。 1.2 汽车牌照识别技术介绍 ....................... 错误！未定义书签。 1.2.1 车牌识别自动识别系统主要模块简介 ........ 错误！未定义书签。 1.2.2 车牌识别的大致流程 ...................... 错误！未定义书签。 1.2.3 车牌识别技术的应用 ...................... 错误！未定义书签。 1.3 车牌识别技术的发展及研究现状 ............... 错误！未定义书签。 1.4 我国汽车牌照识别的特殊性及车牌识别中的难点 . 错误！未定义书签。 1.5 本文的研究内容 ............................. 错误！未定义书签。 第 2 章 车牌图像处理方法简介 ..................... 错误！未定义书签。 2.1 MATLAB 在车牌识别过程中应用 .............. 错误！未定义书签。 2.1.1 MATLAB 发展历史 .......................错误！未定义书签。 2. 1.2 MATLAB 的语言特点 ....................错误！未定义书签。 2.2 用 MATLAB 实现车牌数字图像处理概述 ........ 错误！未定义书签。 2.2.1 数字图像的存储和显示 .................... 错误！未定义书签。 2.2.2 图像的灰度化技术 ........................ 错误！未定义书签。 2.2.3 图像二值化技术 ......................... 错误！未定义书签。 2.2.4 车牌图像的去噪处理 ...................... 错误！未定义书签。 2.2.5 图像的增强 ............................... 错误！未定义书签。 2.2.6 边缘检测 ................................ 错误！未定义书签。 2.3 特征提取技术 ............................... 错误！未定义书签。 2.3.1 纹理特征提取技术 ........................ 错误！未定义书签。 2.3.2 形状和结构特征提取技术 .................. 错误！未定义书签。 2.4 图像分割技术 ............................... 错误！未定义书签。 2.4.1 图像分割技术简介 ........................ 错误！未定义书签。 2.4.2 车牌字符分割技术简介 .................... 错误！未定义书签。 2.5 字符识别技术 ............................... 错误！未定义书签。 2.5.1 字符归一化技术 .......................... 错误！未定义书签。 2.5.2 模板匹配 ................................ 错误！未定义书签。 2.6 本章小结 ................................... 错误！未定义书签。 第三章 车牌的特征及定位方法 ..................... 错误！未定义书签。 3.1．汽车牌照的特征 ............................ 错误！未定义书签。 3.2 车牌定位方法 ............................... 错误！未定义书签。 3.2.1 基于纹理特性的车牌定位 .................. 错误！未定义书签。
    第四章 车牌自动识别系统的实现 ................... 错误！未定义书签。 4.1 图像采集 ................................... 错误！未定义书签。 4.2 车牌图像的预处理 ........................... 错误！未定义书签。 4.3 车牌区域定位 ............................... 错误！未定义书签。 4.3.1 车牌粗定位 .............................. 错误！未定义书签。 4.3.2 图像的倾斜矫正 .......................... 错误！未定义书签。 4.3.3 车牌边框和柳钉的去除 .................... 错误！未定义书签。 4.3.4 车牌精确定位 ............................ 错误！未定义书签。 4.4 字符分割 ................................... 错误！未定义书签。 4.5 字符识别 ................................... 错误！未定义书签。 4.5.1 BP 神经网络分类器的设计和应用 ........... 错误！未定义书签。 4.5.2 BP 神经网络的设计 ........................ 错误！未定义书签。 4.5.3 训练样本的选取 ........................... 错误！未定义书签。 4.5.4 BP 网络的识别过程 ........................ 错误！未定义书签。 4.5.5 测试结果及分析 ........................... 错误！未定义书签。 结论 ............................................ 错误！未定义书签。 致谢 ............................................ 错误！未定义书签。 参考文献 ........................................ 错误！未定义书签。 附录 ............................................ 错误！未定义书签。
    第一章 绪 论 1.1 引 言 自工业革命以来，为从根本上解决交通状况问题，人们采用各种新技术把 车辆、道路、使用者紧密联系起来，如计算机技术、信息技术、通信技术、电 子控制技术，有效解决交通阻塞问题，对交通事故应急处理、环境保护、能源 节约都有显著效果，从此智能交通系统(Intelligent Transportation System) 应运而生[1]。ITS系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统，是计算 机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。 该系统通过对道路交通流信息进行实时监测，及时了解交通状况，根据交 通流的动态变化迅速做出交通诱导控制、减轻道路拥塞程度、减小交通工具的 运行延误、降低交通事故发生概率、保障行车安全高效、使相关的交通设施得 到充分合理的运用。它可广泛应用于交通流量检测，交通控制与诱导，机场、 港口、小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安 全防盗等领域，且具有广阔的应用前景。但现实中使用的车牌识别系统需要较 严格的条件与环境，在夜晚、雨雾天气和复杂背景等特殊情况时，鲁棒性、通 用性都较差。因此对其进行研究具有较大理论意义和实际应用价值[2－4]。 近年来随着高速公路在我国的迅速发展，我国重要交通要道年流量大，过 境车辆较多。各省高速公路的配套机电设施正在逐步完善的同时，交通部在全 国大部分省市内及区域内开始实施高速公路联网收费。车辆动态管理系统应运 而生。该系统的关键技术正是车辆牌照自动识别技术。利用该技术可以实现集 统计、分析、特殊车辆自动提示于一体的智能化系统。该系统在分析车辆地域 性、提高收费车道的通行能力和堵漏增收方面效果显著。有力的改善了高速公 路的服务质量和服务效率。该系统的优势如下： 1．该系统可以在十几分钟的时间内完成某一时段数万辆车的归属地、车辆 收费类型分布等信息的统计、分析工作，并输出一系列的报表。可大大节省以 前做这些工作所需要的人力、物力。 2．该系统在堵漏增收方而效果突：对有闯岗记录的车辆在经过收费站时， 管理系统自动对收费员给予提示，进而治理车辆逃费。在追缴通行费的同时， 也使得逃费车辆逐渐下降。 3．该系统有效提高了车辆的通行能力。防汛车辆、森林消防车辆等固定车 牌号码的车辆在经过收费站时，电脑也可以自动进行提示，缩短了收费人员查 验证件的时间，从而减少了车辆在车道的积压。
    1.2 汽车牌照识别技术介绍 1.2.1 车牌自动识别系统主要模块简介 车牌自动识别系统主要模块包括：触发模块、成像模块、识别模块、通信 模块和应用模块五部分。该系统的关键是成像模块和识别模块。 1．触发模块：自动检测车辆在指定区域的存在，常用的触发方式有：线圈 触发、视频触发、红外触发、雷达触发、激光触发。目前，收费系统中使用最 多的是线圈触发。 2．成像模块：用成像控制和补光技术，使得摄像机全天在各时段各种复杂 气候下都能清晰成像。利用定向反射与自然光相结合的识别原理，来提高牌照 识别率和定位率。摄像机二次开发和智能补光技术，确保了成像质量不受大灯 和光线明暗的影响一成像清晰、识别牢高。 3．识别模块：抓拍车辆罔像，采用图像处坪和模式识别技术对抓拍的图像 分析、识别。 4．通信模块：根据通信协议，识别模块跟 之相连的设备进行数据交互。 5．应用模块：根据车辆信息化管理的需要，对车辆牛 H 关信息进行存储、 查询、分析等，以达到应用的目的。 1.2.2 车牌识别的流程 典型的车牌识别系统由图像采集、图像预处理与图像识别3个步骤组成，其 中图像采集通过拍摄照片完成，主要靠硬件支撑；图像预处理主要是通过二值 化、锐化、降噪等步骤处理图片信息，获得图片的关键部分，即车牌字符；特 征是车牌字符特点的表现形式，每个字符都有其自身特征，用于后续的识别。 流程如图1-1所示。 图像采集 图像预处理 车牌识别 相 机 拍 摄 灰 度 化 二 值 化 梯 度 锐 化 降 噪 分 割 归 一 化 匹 配 图 1-1 车牌图像预处理流程图
    1.2.3 车牌识别技术的应用 车牌识别技术作为交通管理自动化的重要手段和车辆检测系统的一个重要 环节，该技术能经过图像抓拍、车牌定位、图像处理、字符分割、字符识别等 一系列算法运算[3]，识别出视野范围内的车辆牌照号码，它运用数字图像处理、 模式识别、人工智能技术，对采集到的汽车图像进行处理的方法，能够实时准 确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并以计算机可直接运行的数据 形式给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。其在交通监视和 控制中占有很重要的地位，可以应用到以下一些领域： 1. 高速公路收费管理系统 在高速公路收费入、出口分别完成车牌号码识别和车牌匹配工作，实现不 停车收费；还可以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 现没有及时交纳养路费的车辆。 2． 高速公路超速自动化监管系统 该系统以车牌识别技术为核心技术，辅助其他高科技手段，建立高速公路 超速无人值守的自动监测和自动布控系统，可以有效地解决高速公路上因超速 造成交通事故；同时当车辆超速时，可以获取该车的图像，并得到该车的牌照 号码，便于对违规车辆的处罚。 3．公路布控管理系统 该系统采用车牌识别技术，可以发现失窃车辆并定位出车辆在道路上的行 驶位置，这对防范、发现和追踪车辆的犯罪，保护重要车辆(例如运钞车)的安 全有重大作用，从而对城市的治安及交通安全有重要的保障作用。 4．城市交通路口的“电子警察” 利用车牌识别系统的摄像设备，可以监视相应路段的交通状况，获得车辆 密度、对长等交通信息，利用此信息来控制交通流量并且可以防范和观察监测 交通事故。它是我国交通管理中体现科技强警的一项重要举措，它缓解了日益 繁忙的交通勤务管理与警力严重不足之间的矛盾。同时在一定程度上消除了道 路交通管理在空间和空间上的盲点，有效抑制了机动车驾驶员的违章行为。随 着技术的不断进步，电子警察系统已由早期单一的闯红灯抓拍演变为多项违章 内容的监控系统。一般包括，超速行驶、违章压黄线、禁区停车、逆行等几项 内容。此外，对打击有记录的黑车也有很大的帮助，使之无所遁形、束手就擒， 大大的节省了警力，真正意义上地规范了城市交通秩序。 5．停车场收费管理系统 将车牌识别设备安装于出人口，记录车辆的车牌号码、出入时间，并与自 动门、栏杆机的控制结合，实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动 计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理 节省人力、提高效率。 6．封闭式居民小区物业管理及重要部门的保安管理
    在小区及重要部门的人口处设有自动车牌识别系统，对进出车辆自动识别， 并根据数据库中的车牌数据判断是否是小区内的车辆，如果是则放行并记录其 进区时间，以便出现车辆被盗等情况的查询；对小区外的车辆，要求其登记后 方可进入。 1.3 车牌识别技术的发展及研究现状 车辆牌照在交通系统管理中有着重要的作用，从20世纪90年代初，国外的 研究人员就已经开始了对车牌识别的相关研究，其中具有代表性的工作有： R．Parisi利用DSP和神经网络技术开发出了一套车牌识别系统。Young Sung Soh[5] 开发出一套实时车牌识别系统，该系统的车牌定位正确率可以达到99.2％。西方 发达国家的自动识别系统已经进人了实用化阶段，全世界已有多家厂商推出此 类产品，如新加坡Potasia公司推出的IMPS(Integrated Multi—Pass System)，以色 列Hi-Tech公司推出的See／Car System[6]。下面是几种国外研制的系统： 1.REAL—TIME VEHICLE NUMBER PLATE REC0GNITION该系统是一套便携式车牌识别设备，外部仅需要一个12V电 源和一个摄象头。它只需车牌图象视频输入，而无须其他的触发引擎，能在各 种天气情况下的白天和夜晚工作。 2.VEHICLE NUMBER PLATE REC0GNIT10N VNPR系统主要应用于找寻被盗的汽车、停车场的控制和交通流量的统计方 面。VNPR的主要工作是车牌的定位、字符的切割和字符的识别，这几部分的工 作是紧密结合在一起的。 3.CARINA软件开发包 CARINA图象识别软件包能监测定位和识别世界上不同国家的汽车牌照。 可集成汽车牌照识别(ANPR)技术到系统和应用中去；使方案提供者，开发者， 系统集成商共同受益。 4.LPR (LICENSE PLATE RECOGNITION) License Plate Recognition系统能应用到停车场、入口控制、交通监测等场所， 能检测和识别汽车车牌。它可以作为一个WINDOWS的动态连接库方便的集成 到应用系统中去。除以上介绍的几家公司研究的系统以外，还有很多国外公司 都有相应的车牌识别系统产品，他们的产品都提高了车辆管理的自动化[7]。 我国高校科研实验室也在进行该方面的研究，如西安交通大学的图像处理 和识别研究室、清华大学人工智能国家重点实验室、浙江大学的自动化系等在 车牌识别方面有各自独立的研究，并取得了一定的成绩[8]。 从整体上说，目前的车辆监测系统，大多是对车辆的数量、速度、大小、 外型、种类等粗略特征的自动识别，而对类似车辆牌照等较为精细的特征信息 的识别由于许多条件前提限制而应用不广泛[9]。 虽然市面上这些产品在一定的条件下能够定位到车牌，但车牌识别系统大
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