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基于matlab的车牌识别预处理技术的实现文献综述

 2020-05-26 08:05  

一、选题的背景、目的和意义

随着经济社会的发展和人民生活水平的不断提高,汽车数量,城市人口和车辆急剧增加。城市与城市之间的人员和车辆流动也变得越来越频繁。城市交通系统的负载能力受到了极大的挑战,并由此带来诸如交通堵塞、交通事故发生率居高不下和环境污染等一些严重问题。这些都无一不影响着城市交通安全和人民的生活质量,从而影响整个城市的形象和投资环境。要想从根本上解决问题必须利用高新技术改造现有的道路运输系统及其管理体系。所以世界各国早已开始研究智能交通系统。

目前,智能交通系统是世界交通运输领域的前沿研究课题,发达国家哦提出并执行了一系列研究计划,其核心是针对日益严重的交通需求和环境保护压力,采用信息技术、通信技术、计算机技术、控制技术等高新技术对传统交通运输系统进行深入的改造,以提高系统资源的使用效率和系统安全性,减少资源的消耗和污染。我国政府也已将智能交通系统作为中国未来交通运输领域发展的重要方向。

其中,车牌自动识别系统也是智能交通系统的重要组成部分。它能将输入的汽车图像通过车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别等一系列步骤,输出为几个字节大小的车牌字符串,无论在存储空间占用上还是在于管理数据库相连等方面都有着无可比拟的优越性。在大型停车场、高速公路、交通部门的违章检测以及桥梁的收费站管理等场合,都有着广泛的应用前景。车牌识别系统的成功开发将大大加速智能交通系统的发展进程。

车辆号牌是全世界唯一对车辆身份识别的标记,他的特殊性和重要性决定了车牌识别系统成为城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分。车牌识别系统为自动化的智能交通管理提供了高效、实用的手段。

本文的课题来源于生产实践。

本文的研究目的:本课题源于生产实践,车牌识别可以用于小区、停车场管理;高速公路收费、监控管理;城市道路监控,违章管理;车流统计、安全管理等。本课题是对车牌识别进行预处理。

随着我国公路交通事业的发展,车辆的数量正在迅速增长,在给出行提供方便的同时,车辆管理上存在的问题日益突出,人工管理的方式已经不能满足实际的需要。作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。近年来计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟,为传统的交通管理带来巨大转变,先进的计算机处理技术,不但可以将人力从繁琐的人工观察、监测中解放出来,而且能够大大提高其精确度,汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目的下进行开发的。汽车牌照等相关信息的自动采集和管理对于交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理、交警稽查等方面有着十分重要的意义,成为信息处理技术的一项重要研究课题。

二、车牌识别技术

车牌识别是基于图像分割和图像识别理论,对含有车辆号牌的图像进行分析处理,从而确定牌照在图像中的位置,并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算。

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