车牌识别系统的设计与实现毕业设计论文.docx

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1、车牌识别系统的设计与实现毕业设计论文车牌识别系统的设计与实现摘要车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分，有着广泛的应用，同时也是计算机视觉、图像处理和形式识别等穿插学科的研究热门。车牌识别系统广泛应用于高速公路自动收费和超速监管系统、公路流量监控系统、停车场收费管理系统、安防系统以及小区物业管理系统等等。本文在VC+6.0平台下，结合OpenCV视觉库，开发了车牌识别系统。车牌识别系统分为五大组成部分：图像预处理、车牌定位、车牌倾斜校正、字符分割和字符识别。本系统能够对输入的图像进行图像预处理，包括图像灰度化、图像滤波、边缘检测和二值化等；其次，通过使用数学形态学技术和车牌的高宽比固有特征从

2、预处理后的图像中定位出车牌位置，并把车牌提取出来；再次，使用Hough变换方法测出倾斜角，对车牌进行有效的旋转校正；通过水平投影去除车牌的上下边框，使用垂直投影法把字符一个个分割出来；最后，通过模板匹配法识别车牌字符并输出。实验结果表明，车牌定位的准确率为87.9%，车牌字符的正确识别率为72.6%。关键词：车牌定位，数学形态学，Hough变换，倾斜校正，投影DesignandImplementationofLicensePlateRecognitionSystemAbstractLicenseplaterecognitionsystemisanimportantpartofintellige

3、nttransportationsystemandithasawiderangeofapplications.Itisahotspotofresearchincomputervision,imageprocessingandpatternrecognition.Licenseplaterecognitionsystemiswidelyappliedinthehighwayautomaticchargingandspeedregulationsystem,highwaytrafficmonitoringsystem,parkingfeemanagementsystem,securitysyste

4、mandtheresidentialpropertymanagementsystem,etc.ThissystemisdevelopedinVC+6.0platformandcomputervisionlibraryOpenCV.Licenseplaterecognitionsystemdesignedismainlydividedintofiveparts:imagepreprocessing,licenseplateorientation,licenseplatetiltcorrection,charactersegmentationandcharacterrecognition.This

5、systemcanperformtheimagepretreatmenttotheinputimage,includingtheimagegraylevel,theimagefiltering,edgedetectionandbinarizationandsoon.Secondly,byusingthetechnologyofmathematicalmorphologyandtheplateinherentcharacteristicsofaspectratiotopositionlicenseplatelocationintheimageafterpretreatment,andextrac

6、tthelicenseplate.Thirdly,HoughTransformmethodisusedtomeasuretheangleandeffectiverotationcorrectionthelicenseplate.Fourthly,byusinghorizontalprojectiontoremovetheupanddownbordersofthelicenseplate,thecharactersaredividedonebyoneusingtheverticalprojectionmethod.Finally,usingthetemplatematchingmethodtor

7、ecognizethecharacters,andoutputit.Experimentsshowthattheaccuracyoflicenseplatelocationis87.9%,thecorrectrateoflicenseplatecharacterrecognitionis72.6%.Keywords:licenseplatelocalization,mathematicsmorphology,Houghtransform,tiltcorrection,projection目录1引言(1)1.1课题研究目的与意义(1)1.2国内外研究现状(3)1.2.1国内研究现状(3)1.2.

8、2国外研究现状(4)1.3目前存在的问题(5)2系统开发编程语言(7)2.1VisualC+介绍(7)2.2OpenCV介绍(8)3系统的总体设计.错误！未定义书签。3.1需求分析.错误！未定义书签。3.2软件系统组成.错误！未定义书签。3.3系统的层次构造.错误！未定义书签。3.4系统的软硬件环境.错误！未定义书签。4系统的具体设计.错误！未定义书签。4.1图像预处理.错误！未定义书签。4.1.1功能概述.错误！未定义书签。4.1.2问题分析.错误！未定义书签。4.1.3预处理方法及实现.错误！未定义书签。4.2车牌定位.错误！未定义书签。4.2.1功能概述.错误！未定义书签。4.2.2问题

9、分析.错误！未定义书签。4.2.3车牌定位方法及实现.错误！未定义书签。4.3车牌倾斜校正.错误！未定义书签。4.3.1功能概述.错误！未定义书签。4.3.2问题分析.错误！未定义书签。4.3.3倾斜校正方法及实现.错误！未定义书签。4.4车牌图像分割.错误！未定义书签。4.4.1功能概述.错误！未定义书签。4.4.2问题分析.错误！未定义书签。4.4.3图像分割方法及实现.错误！未定义书签。4.5车牌字符识别.错误！未定义书签。4.5.1功能概述.错误！未定义书签。4.5.2问题分析.错误！未定义书签。4.5.3字符识别方法及实现.错误！未定义书签。5软件测试与分析.错误！未定义书签。5.1

10、软件测试.错误！未定义书签。5.1.1测试方法.错误！未定义书签。5.1.2测试平台及测试步骤.错误！未定义书签。5.1.3测试结果与分析.错误！未定义书签。5.2碰到的问题与解决方法.错误！未定义书签。结束语.错误！未定义书签。致谢.错误！未定义书签。当前位置：文档视界车牌识别系统的设计与实现毕业设计论文车牌识别系统的设计与实现毕业设计论文1引言1.1课题研究目的与意义智能交通系统IntelligentTransportationSystem，ITS是人们将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子控制技术、传感器技术以及计算机处理技术等有效地综合运用于整个运输体系，进而建立起的一种在大范围内、

11、全方位发挥作用的实时、准确、高效的运输综合管理系统。其目的是使人、车和路能够密切地配合，和谐地统一，极大地提高交通运输效率、保障交通安全、改善环境质量和提高能源利用率1。在当今城市化高速发展的时代，随着社会经济的高速发展，机动车数量增长很快，全社会机动车保有量增长速度不低于经济增长速度。改革开放以来，中国道路交通设施及管理设施固然有较大改变，但跟不上机动车增长速度。总体水平与发达国家有较大差距，十分是大多数城市路网构造不合理，道路功能不完善，道路系统不健全，交通管理设施缺乏，管理水平不高。即便各地都建立了交通控制中心，大多只是实现了监视功能，而远没有发挥控制功能的效应。随着汽车数量的逐年递增，

12、摆在我们面前的是宏大的城市交通压力。怎样高效地进行交通管理，越来越成为我们现实生活中的焦点问题。针对这些问题，人们运用先进的科学技术，相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系统，这些系统一般都包括车辆检测装置。通过这些装置对过往的车辆施行检测，提取相关的交通数据，到达监控、管理和指挥交通的目的，全面实现交通系统的智能化建设。交通作为国民经济基础性产业，大力推进信息化，对于实现交通新的跨越式发展具有特别重要的意义。信息化是实现交通当代化的必然选择。在这种大背景下怎样建立一个集中、高效、快速、网络化的智能交通管理系统就成为信息处理技术的一项重要课题。智能交通系统的研究领域广阔，其中电子收费系统是I

13、TS在公路收费领域的详细表现，其应用可解决收费站的“瓶颈制约作用，较好地缓解收费站的交通拥挤、排队等候以及环境污染等问题。在电子收费系统中，由于收费经过需要实现自动化，车辆直接驶过收费站而不停车，因此对车辆准确迅速的识别和分类就成了关键的问题。为了知足这些需求，有必要在智能交通管理系统中引入车辆牌照自动识别技术。汽车牌照是车辆最明晰、准确和唯一的标志。中华人民共和国交通部是这样陈述汽车牌照识别技术的：汽车牌照识别技术(LicensePlateRecognition，LPR)是一个以特定目的为对象的专用计算机视觉系统，该系统能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别，它运用

14、形式识别、人工智能技术，对收集到的汽车图像进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。车辆牌照识别系统综合运用了图像处理、形式识别以及人工智能等方面的理论技术。系统主要包括：提取含有车牌的图像，对复杂背景中的车牌进行定位以及车牌上的字符切分和识别。车牌定位、字符切分、并运用独创的基于二值特征的识别算法和基于灰度特征的识别算法相结合，是ITS的一个重要组成部分，它的成功开发必将大大加速ITS的进程。汽车牌照识别系统具有不影响车辆行驶状态，不需要车辆安装额外的设备，自动化水平高等优点。由于车辆牌照识别

15、系统的处理方法简单有效，适用于多种不同环境，车辆牌照识别系统正成为ITS系统最主要的组成部分。车辆牌照识别系统能够广泛地应用于诸多车辆认证的实际系统中。如它能够广泛应用在：高速公路收费、监管管理；停车场收费管理；盗窃车辆识别；城市交通路口“电子警察；安防系统以及小区物业管理系统等。汽车牌照识别系统是以图像识别技术为基础的智能交通管理系统，是21世纪世界道路交通管理的发展趋势。高速公路的车辆管理体制通过智能管理能够杜绝漏收、少收、人情收费和个别贪污的行为；能够实现特殊车辆的跟踪、丢失车辆的实时查询、小区车辆的科学管理以及道路车辆流量、型号的自动化统计。汽车牌照的自动识别是车辆检测系统中的一个重要

16、环节，能够切实有效地提高交通系统的车辆监控和管理的自动化程度，它在交通监视和控制中占有很重要的地位，是实现交通管理当代化和智能化的重要前提。汽车牌照的识别问题己成为当代交通工程领域中研究的重点和热门之一。1.2国内外研究现状1.2.1国内研究现状车辆自动识别系统是以解决交通拥挤问题和高速公路多发事故问题而产生的，是近20年来新兴起的一个跨学科的、系统化的综合研究体系，其目的是在不扩张路网规模的前提下，通过综合运用当代科学技术，来提高交通路网的通行能力和交通运输能力。国内也有多家单位在进行这方面的研究，北京弗雷德科技有限公司，亚洲视觉科技有限公司，中科院沈阳自动化所的沈阳聚德公司，深圳市科安信实

17、业有限公司，中国信息产业部下属的中智交通电子有限公司等也都有本人的产品。各个大学也有本人的研究，如西北工业大学开发了一套基于OCR的车辆号牌的识别系统；西安交通大学有基于视频的车辆号牌的识别系统；浙江大学人工智能研究所也推出了一套车辆号牌的识别系统，据报道其号牌定位正确率为94%；上海交通大学叶晨周研制的车辆号牌的识别系统，据报道汉字、数字和字母的识别率都大于96%，车辆号牌的识别率为82%；同济大学关于车辆号牌自动定位分割算法的成功率据报道为90%，由上可得，都未见完全的识别率和识别正确率报道2。1.2.2国外研究现状车牌自动识别技术的研究国外起步地较早。早在20世纪80年代，便有一些零零散

18、散的图像处理方法用于车牌自动识别的某些详细应用。在这个阶段，车牌自动识别技术的研究还没有构成完好的系统体系，一般采用简单的图像处理方法来解决某些详细问题，并且最终结果通常需要人工干涉。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开场起步。典型的如A.S.Johnson等提出车辆牌照的自动识别系统分图像分割(ImageSegment)、特征提取(FeatureExtraction)和模板构造(TemplateFormation)、字符识别(CharacterRecognition)等三个部分，完成车牌的自动识别。R.A.Lotufo使用视觉字符识别技术(OpticalCharacterRec

19、ognitionTechnology)分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器(StatisticalNearestNeighborClassifyingSystem)与字符库中的字符比拟，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定能否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破，但还没有考虑识别实时性的要求，识别速度有待进一步提高。目前国际上，一些发达国家已经将车牌识别技术广泛应用于实际中了。例如，以色列Hi-tech公司的see/carsystem系列，新加坡OptAsia公司的VLPRS

20、系列都是比拟成熟的产品。其中VLPRS产品主要合适新加坡的车牌，Hi-tech公司的see/carsystem有多种变形的产品来分别适应某一个国家的车牌。see/carsystem系统能够对中国大陆的车牌进行识别，但不能识别车牌中的汉字，另外日本、加拿大、德国、意大利、英国等各个西方发达国家都有合适本国车牌的识别系统3。1.3目前存在的问题车牌识别系统在国内外研究都有一段时间了，国外的车牌识别系统有一定的应用，但是国内的车牌识别系统总体上来讲还处于实验室阶段，识别率不高，原因详细体如今下面几点4。首先，在详细应用中收集到的图片背景比拟复杂，这对于图像的处理明显增加了难度。其次，收集得到的图片受

21、天气、光照等的影响，故在图像处理经过中需要利用有效的算法排除光照、天气对图像的影响，这无疑对我们车牌识别系统的算法提出了更高的要求。这就需要研究性能更好的算法来提高算法的鲁棒性。第三，在实际收集的图片中，很多收集到的车牌是旧车车牌，或者车牌外表不干净，这造成图片中的车牌区域很模糊、车牌区域的颜色信息丢失、车牌字符粘连等情况。这对车牌的定位、分割、识别都增加了难度。第四，由于在路上行驶的车辆所挂的车牌多是在标准GA36-1992下生产的，由于该标准的不严密性，在该标准下生产的号牌其色度值分布范围广，再加上上一条原因，使得收集所得到的号牌其色度值分布范围广泛，进而加大了我们利用该信息的难度。第五，在国内的车牌识别系统需要解决的一个难题就是在字符识别经过中的对汉字的识别问题。由于中国汉字复杂、笔画多、分布较密，再加上假如