数字图像处理-车牌识别..ppt

图像模式识别应用图像模式识别应用专题:车牌识别技术专题:车牌识别技术图像分析处理技术的综合应用图像分析处理技术的综合应用一、车牌识别技术简介一、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智能交通系统的重要环节??内容: 内容: 车牌识别系统是采用数字摄像技术和计算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的综合运用技术??理论基础:数字图像处理和模式识别理论基础:数字图像处理和模式识别??车牌识别技术具有典型性,容易推广到其车牌识别技术具有典型性,容易推广到其它识别对象它识别对象主要应用领域主要应用领域??主要应用场合主要应用场合(1) (1) 公安卡口公安卡口(2) (2) 高速公路收费管理高速公路收费管理(3) (3) 城市道路监控系统城市道路监控系统( (电子警察电子警察) ) (4) (4) 海关车辆管理海关车辆管理(5) (5) 停车场管理停车场管理(6) (6) 车辆流量统计车辆流量统计车牌识别技术现状车牌识别技术现状??完整的车牌自动识别系统由图像釆集、图像处理、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; 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在现有的技术条件下,车牌识别系统均无法达到 100% 100% 的识别率,好的识别系统可达的识别率,好的识别系统可达 95% 95% 以上; 以上; ??先进识别系统的识别时间在一百毫秒以下; 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基于视频技术的识别系统,可方便地进行图像回放、检索; 放、检索; ??其它识别系统:条形码识别、射频标识识别等。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有关识别率的统计数据??各环节的识别率: 各环节的识别率: ( (1 1)牌照定位)牌照定位 98% 98% ( (2 2)单字分割)单字分割 % % ( (3 3)车牌识别)车牌识别 95% 95% 从上面统计情况可看出,目前单项识别率从上面统计情况可看出,目前单项识别率均达到均达到 95% 95% 以上,但总识别率仅能达以上,但总识别率仅能达 91% 91% 以以上,仍需进一步提高。上,仍需进一步提高。系统组成系统组成??车牌识别系统组成车牌识别系统组成识别流程识别流程??主要由三部分组成主要由三部分组成??图像捕获一般采用 D 摄像头,包括整车图像或牌摄像头,包括整车图像或牌照照( (一般为彩色图像一般为彩色图像) ) ??后两步由计算机实现后两步由计算机实现??关键部分是第三步: 关键部分是第三步: 字符识别( 字符识别( OCR OCR ) ) 识别步骤识别步骤??具体识别步骤如下具体识别步骤如下( (不是唯一的不是唯一的) ): : (1) (1) 获取整车或局部图像; 获取整车或局部图像; (2) (2) 对获取车辆数字图像进行预处理; 对获取车辆数字图像进行预处理; (3) (3) 车牌定位; 车牌定位; (4) (4) 二值转换; 二值转换; (5) (5) 车牌分类; 车牌分类; (6) (6) 车牌分割; 车牌分割; (7) (7) 字符识别; 字符识别; (8) (8) 结果优化结果优化( (车牌模糊识别车牌模糊识别) )。。二、车牌定位与分割二、车牌定位与分割??车牌定位: 车牌定位: 通过车牌区域的特征来判别牌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照的位置,将车牌从图像中分割出来??步骤: 步骤: (1) (1) 彩色图像灰度化彩色图像灰度化(2) (2) 图像增强图像增强(3) (3) 边缘检测边缘检测(4) (4) 模板匹配模板匹配(5) (5) 输出牌照子图像 D CCD 输出输出??D 捕获的汽车图像捕获的汽车图像