论文总字数：17645字

摘 要

近年来，随着机动车数量的飞速增长，交通拥堵、车辆肇事等交通问题越来越多，智能交通系统的需求越来越迫切。车牌自动识别系统因为功能全面，实用性突出，因此成为智能交通系统中的佼佼者。本文研究了车牌识别算法，完整实现了分为车牌定位、车牌分割、字符识别三个功能模块的车牌识别系统，识别效果较好。首先，将基于车牌颜色特征和边缘检测技术相结合，实现了对车牌的精准定位。其次，在车牌分割部分中，将位置倾斜的车牌进行了矫正，利用垂直投影字符分割法实现了对字符的分割，并结合模板匹配法和人工神经网络技术的字符识别算法对车牌进行识别。在本文的最后，结合识别结果进行分析研究，找出各种方法在准确率、和识别时间等方面的优缺点。

【关键词】：车牌识别；图像处理；MATLAB

Abstract

In recent years, with the rapid growth of the number of motor vehicles, traffic congestion, vehicle accidents and other traffic problems are more and more, the demand of intelligent transportation system is more and more urgent. Automatic license plate recognition system because of its comprehensive functions and outstanding practicability, so it has become a leader in intelligent transportation system. This paper studies the license plate recognition algorithm, realizes the license plate recognition system which is divided into three functional modules: license plate location, license plate segmentation and character recognition, and the recognition effect is good. Firstly, based on the color feature of license plate and the edge detection technology, the precise location of license plate is realized. Secondly, in the part of license plate segmentation, the slanted license plate is corrected, the vertical projection character segmentation method is used to achieve the segmentation of characters, and the combination of template matching method and artificial neural network technology character recognition algorithm to recognize the license plate. At the end of this paper, the identification results are analyzed and studied to find out the advantages and disadvantages of various methods in terms of accuracy, identification time and so on.

Key words : license plate recognition; Image processing; MATLAB

目录

第一章 绪论 1

1.1研究背景与意义 1

1.2国内外研究现状 1

1.3 论文结构安排 2

第二章 系统方案 3

2.1车牌定位 3

2.2车牌分割 3

2.3字符识别 3

第三章 算法设计 4

3.1车牌定位 4

3.1.1预处理 4

3.1.2边缘检测 5

3.1.3形态学操作 6

3.1.4车牌定位 8

3.2字符分割 8

3.2.1倾斜校正 8

3.2.2字符分割 9

3.3字符识别 9

3.3.1基于模板匹配算法 9

3.3.2基于人工神经网络算法 10

第四章 算法实现 11

第五章 结果分析 18

5.1结果验证 18

5.2结果分析 18

第六章 总结与展望 20

参考文献 21

致谢 22

第一章 绪论

1.1研究背景与意义

伴随世界科技水平的提升和交通运输体系的进一步优化，社会各方面对交通运输提出的标准更为严苛。在这种情况下，计算机技术、通信技术等多种现代化技术快速迅速，从而引领信息社会的发展。然而，有关交通运输的相关载体和配套设施却并未得到相应的发展，尤其是在交通运输网络管理方面，其智能化水平较低，依然依托于传统的人工管理方式。所以，诸多国家为了消除两者所存在的冲突，遵循对当前既有资源进行最大化利用的原则，设计并开发了专门的智能交通系统，即ITS。该系统己逐渐演变为交通体系进一步完善和发展的主要方向。其作用是将多种现代化技术在地面交通管理体系中进行应用，其中比较具有代表性的包括计算处理技术、自动控制技术等，进而构建科学、可靠的交通管理系统。

车牌是车辆识别的主要标识之一，通过对车牌的识别能够获取车辆的详细信息。随着信息技术及数据通信技术的发展和世界交通运输管理系统的改进，基于视觉的车牌自动识别技术得到大幅度发展。车牌自动识别即由视觉系统采集到车辆牌照图像信息开始，通过自动识别的各种算法，获知到车牌上的各字符信息^[1]。智慧交通系统是利用先进的信息技术实现智慧化地管理城市车辆，为人们创造和谐美好而便捷的生活的。而车牌识别系统是智能交通系统不可缺少的一部分，该系统主要采用基于数字图像处理、模式识别和计算机视觉技术，能够准确而迅速地获得车辆信息数字化，提取出相应的车牌号码，达到识别车牌的目的，并最终实现车辆的智能化管理^[2]。

作为城市智能交通系统的重要组成部分，车牌识别技术已广泛应用于社区进出车辆管理、高速公路和收费站、公路布控及违法行为监管监控系统等诸多领域当中，为提升交通安全性、维护社会和谐与稳定、缓解交通压力等方面提供了良好的解决手段。

1.2国内外研究现状

自上世纪八十年代提出车牌识别这项新技术以来，人们对其进行了广泛而深入的研究。但这个阶段的研究并没有形成一套完整的体系，仅仅是针对其某个一方面进行探讨，对于最终的识别结果仍需要大量的人工干预，计算机仅做一些简单的图片处理。进入九十年代后，开始出现了以数字图像处理和计算机视觉等技术为核心的多元综合性的分析与识别方法。在追求高正确率的识别技术的同时对车牌识别的实时性也提出了要求，使车牌识别系统的实用性大大提高^[3]。

（1）国外研究现状

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：17645字