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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着我国经济的快速发展，公路交通事业发展也尤其迅速，我国非常重视汽车车牌的管理，为此交通管理部门专门制定了一套严格的管理法规。人工管理方式已经不能满着实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。汽车车牌的自动识别技术已经得到了广泛应用。车辆车牌辨识技术是机器视觉与模式辨识技术在智能交通领域应用的重要组成部分，该技术在社会交通中应用范围非常广泛，其中包括：（1）交通流量监测；（2）交通控制与诱导；（3）机场、港口等出入口车辆管理；（4）小区车辆管理；（5）闯红灯等违章车辆监控；（6）不停车自动收费；（7）道口检查站车辆监控；（8）公共停车场安全防盗管理；（9）计算出行时间；（10）车辆安全防盗、查堵指定车辆等。具有的潜在市场应用价值极大，保证车辆管理的安全可靠性，有能力产生巨大的社会效益和经济效益。

国内外研究现状

目前，一些发达国家车牌识别系统在实际交通系统中己经成功应用，而我国的开发应用进展缓慢，基本停留在实验室阶段。这是因为我国的实际情况与国外有所区别。国外车牌比较规范统一，而我国车牌规范不够，较为多样化。乌克兰、比利时、匈牙利、土耳其、美国、瑞典等国家政府利用车牌识别技术进行警察执法，有效的威慑了盗取车辆、车辆超速等犯罪行为。与上述发达国家相比，我国对自动车牌识别技术不够重视，从而导致我国对车牌识别技术的研究明显晚于上述发达国家，由于我国的车牌含有汉字等结构特殊的字符，并不能完全照搬国外的技术，使得我国现有的车牌识别准确率依然不高。不过现在国内还是有不少的学者同样在进行车辆车牌识别方面的工作。研究机构方面，西安交大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、上海交大的计算机科学和工程系、浙江大学的自动化系等在车牌识别方面都取得了不错的成绩。四川大学的杨晓敏将车牌字符的轮廓特征以及网格特征作为分类的依据，提出了一种基于相似度的车牌字符识别方法，实验结果表明该系统的健壮性比较好，识别率也比较高。上海交通大学的叶晨洲提出了一种基于纹理的车牌定位算法。

2. 研究的基本内容

为了研究基于图像识别的车牌识别技术，主要研究以下内容：

（1）基于图像识别的车牌识别技术整体结构设计；

（2）基于图像识别的车牌识别技术各部分功能设计；

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1、实施方案

（1）基于图像识别的车牌识别技术整体结构设计

由于车辆车牌是机动车唯一的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆车牌识别系统应具有很高的识别正确率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈，并且要求满足实时性要求。该系统是计算机图像处理与字符识别技术在智能化交通管理系统中的应用，它主要由车牌图像的采集和预处理、车牌区域的定位和提取、车牌字符的分割和识别等几个部分组成，如图1所示。

4. 参考文献

[1]杨晓敏, 何小海, 吴炜, 等. 一种基于相似度判据的k近邻分类器的车牌字符识别方法[j].四川大学学报:自然科学版, 2006, 43(5):1043-1047.

[2]叶晨洲, 宣国荣. 车辆车牌字符识别[j]. 上海交通大学学报, 2000, 34(5): 672-675.

[3]刘智勇, 刘迎建. 车牌识别 (lpr) 中的图像提取及分割[j]. 中文信息学报, 2000, 14(4): 29-34.