数字图像处理-车牌识别.ppt

一、车牌识别技术简介
车牌识别是现代交通管理的重要措施,是智能交通系统的重要环节
内容:
车牌识别系统是采用数字摄像技术和计算机信息管理技术,对运行车辆实现智能管理的综合运用技术
理论基础:数字图像处理和模式识别
车牌识别技术具有典型性,容易推广到其它识别对象
主要应用领域
主要应用场合
(1) 公安卡口
(2) 高速公路收费管理
(3) 城市道路监控系统(电子警察)
(4) 海关车辆管理
(5) 停车场管理
(6) 车辆流量统计
车牌识别技术现状
完整的车牌自动识别系统由图像釆集、图像处理、模糊识别等模块组成;
在现有的技术条件下,车牌识别系统均无法达到100%的识别率,好的识别系统可达95%以上;
先进识别系统的识别时间在一百毫秒以下;
基于视频技术的识别系统,可方便地进行图像回放、检索;
其它识别系统:条形码识别、射频标识识别等。
有关识别率的统计数据
各环节的识别率:
(1)牌照定位 98%
(2)单字分割 %
(3)车牌识别 95%
从上面统计情况可看出,目前单项识别率均达到95%以上,但总识别率仅能达 91%以上,仍需进一步提高。
系统组成
车牌识别系统组成
识别流程
主要由三部分组成
D摄像头,包括整车图像或牌照(一般为彩色图像)
后两步由计算机实现
关键部分是第三步:字符识别(OCR)
识别步骤
具体识别步骤如下(不是唯一的):
(1) 获取整车或局部图像;
(2) 对获取车辆数字图像进行预处理;
(3) 车牌定位;
(4) 二值转换;
(5) 车牌分类;
(6) 车牌分割;
(7) 字符识别;
(8) 结果优化(车牌模糊识别)。
二、车牌定位与分割
车牌定位:通过车牌区域的特征来判别牌照的位置,将车牌从图像中分割出来
步骤:
(1)彩色图像灰度化
(2)图像增强
(3)边缘检测
(4)模板匹配
(5)输出牌照子图像
CCD 输出
CCD捕获的汽车图像
灰度图像
彩色图像灰度化