模式识别车牌识别.doc

模式识别论文

题目: 关于模式识别在车牌识别应用综述
姓名:
学院: 电子信息与自动化学院
专业: 电气传动控制技术
学号:
指导教师:
关于模式识别在车牌识别应用的综述
摘要
随着经济的发展,机动车辆日益普及,公路交通事业迅速发展,传统的人工管理方式已经越来越不能满足实际工作的需要,车辆识别技术作为智能交通系统的一个重要方向逐渐受到人们的重视。车牌照识别是车辆检测系统中的一个重要环节,它在交通管理中占有重要的地位,有着多种应用。研制能够自动实时地检测车辆经过和识别汽车牌照的智能车型车牌识别的交通管理系统,可以被广泛地应用于高速公路自动收费,闯红灯电子警察,停车场安全管理,肇事、嫌疑、被盗车辆的追踪、定位等。该系统是在交通监控的基础上,引入了数字摄像技术和计算机信息管理技术,采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术,通过对图像的采集和处理,获得更多的信息,从而达到更高的智能化管理程度。一个典型的车型车牌识别系统主要包括图像采集、图像处理、牌照切分、字符识别、近端或远端数据库等工作模块。本文介绍了车牌识别的发展及应用;研究了车牌定位和字符识别的基本方法。
关键词:车牌识别;图像处理;模式识别;人工智能;

1 绪论

中国的汽车工业发展迅速,进入21世纪后,发展势头更加强劲,中国连续多年卫冕全球最大的汽车生产国和消费国,目前机动车保有量超过5000万辆。汽车己经成为中国经济增长的一大引擎,产业结构升级的推动器。然而随着我国汽车拥有量和公路里程的增加,多重问题也随之出现:车辆管理难度加大,各种违章问题显现,环境污染加重。车牌识别的的目标是缓解交通运输管理、出行安全、环境污染和交通拥堵这四大问题[1]。
最基本的信息包括:道路流量、路况、占有率等道路使用信息:资源分布、分配、一可用性等资源信息:车牌号码、颜色、车型等车辆信息;驾驶执照、违章记录等人员信息。上述基本信息的高效采集和快速传递是智能交通系统的核心实现目标。其中,车牌号码唯一代表一部车辆,通过车牌号码可以追踪到车型、驾驶员、违章记录等。为了自动获得车牌号码,车牌识别应运而生。
车牌识别是数字图像处理与模式识别术在智能交通领域中的重要研究课题。车牌识别系统使用了图像处理中的光学字符识别技术来识别车牌,它可以用来存储由摄像头抓拍下来的图片、识别出来的车牌号和驾驶员的照片。可以使用现有的闭路电视,或者道路监控摄像头,也可以专门定制进行车牌检测和识别的设备。车牌识别技术己经成为当代智能交通领域中研究的热点。
车牌检测与识别是理论的聚集地,只有运用众多高效的数字图像处理技术和模式识别思想刁一能开发出高可靠性、高识别率的系统,抓住广阔的智能交通市场;因此车牌检测与识别技术兼备理论价值和潜在的巨大市场价值。
车牌识别技术的研究现状
自20 世纪80 年代提出车牌识别技术以来,人们己经对其进行了广泛的研究,其主要途径就是对车牌的图像进行分析,自动提取车牌信息,确定汽车牌号。这个阶段的研究并没有形成完整的系统体系,而是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论,并且通常是采用简单的图像处理技术来解决。识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的正前方图像,然后交给计算机进行简单处理,并且最终仍需要人工干预。进入20 世纪90 年代后, puterVisionTchnology)的发展和计算机性能的提高,开始出现车牌识别的系统化研究。中国、美国、日本、法国等国家相继投入大量的人力、物力进行应用研究。近几年以来,计算机及其相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术和遗传算法解决车牌的自动识别问题。同时开始研究车牌识别的实时性要求,使得车牌识别系统进入实用化阶段。
汽车牌照识别技术(Lieense Plate Recognition,LRP)在国外起步较早,一些实用的LRP 系统也开始应用于车流监控,出入控制,电子收费等场合。ARGUS 英国Alphatech 公司的图像部于80 年代中期开始研制名为RGUS 的车牌自动识别系统。可处理黑白或彩色图像,ARGUS 的车牌识别时约为100 毫秒,通过ARGUS 的车速可达每小时100 英里;新加坡的Optasia 公司研制的VLPRS 系统,适合于新加坡的车牌;香港的亚洲视觉公司的车牌识别产品VECON 适用于香港制式的车牌。另外日本、加拿大、德国、意大利、英国等发达国家也都有适用本国车牌的车牌识别系统。从识别原理上有模板匹配,支持向量机的分类器,基于特征的分类器,人工神经网络分类器,粗糙集分类器,聚类分析等方法[2]。
国内不少学者也在进行车牌识别方面的研究,实验室方面,西安交通大学的图像处理和识别研究室、上海交通大学的计算机科学和工程系、清华大学人工智