寇小葉畢設(shè)開題

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1、中北大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)開題報(bào)告學(xué)生姓名：寇小葉學(xué)號(hào)：1005064103學(xué)院、系：信息與通信工程學(xué)院信息工程系專業(yè)：電子信息工程設(shè)計(jì)題目：基于圖像處理的車牌識(shí)別算法研究指導(dǎo)教師:陳平2014年3月12日畢業(yè)設(shè)計(jì)開題報(bào)告1．文獻(xiàn)綜述：1.1本課題研究的背景、目的及意義隨著汽車數(shù)量的逐年遞增，擺在我們面前的是巨大的城市交通壓力。如何高效地進(jìn)行交通管理，越來越成為我們現(xiàn)實(shí)生活中的焦點(diǎn)問題。針對(duì)此問題，人們運(yùn)用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，相繼研制開發(fā)出了各種交通道路監(jiān)視、管理系統(tǒng)，這些系統(tǒng)一般都包括車輛檢測(cè)裝置。通過這些裝置對(duì)過往的車輛實(shí)施檢測(cè)，提取相關(guān)交通數(shù)據(jù)，用于達(dá)到監(jiān)控、管理和指揮交通的目的。汽車牌

2、照的自動(dòng)識(shí)別是車輛檢測(cè)系統(tǒng)中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，它在交通監(jiān)視和控制中占有很重要的地位，是實(shí)現(xiàn)交通管理現(xiàn)代化和智能化的重要前提。汽車牌照的識(shí)別問題已成為現(xiàn)代交通工程領(lǐng)域中研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)之一。傳統(tǒng)的IC卡識(shí)別和條形碼識(shí)別技術(shù)價(jià)格昂貴，設(shè)備復(fù)雜，采用數(shù)字圖像處理技術(shù)可以節(jié)省輔助設(shè)備，降低成本，提高識(shí)別速度。識(shí)別算法的好壞直接影響到識(shí)別的正確率和識(shí)別速度。所以，研究基于數(shù)字圖像處理的車牌識(shí)別方法，努力提高車牌識(shí)別系統(tǒng)的性能具有十分重要的實(shí)際意義。基于圖像處理的車牌識(shí)別技術(shù)主要包括車牌定位、車牌分割、字符識(shí)別等方面技術(shù)。關(guān)于車牌定位方面，主要利用車牌的邊緣、形狀、顏色等特征，再結(jié)合數(shù)字圖像、

3、形態(tài)學(xué)、小波變換、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)對(duì)車牌進(jìn)行定位。完全基于形態(tài)學(xué)的算法有運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的閉運(yùn)算獲得車牌的候選區(qū)，然后采用投影的方法剔除車牌、定位真車牌。基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的方法有基于BP網(wǎng)絡(luò)的牌照定位方法，在算法中，使用一個(gè)滑動(dòng)窗口作為采樣窗口，在灰度圖像上依次移動(dòng)，將窗口覆蓋下的圖像塊作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，當(dāng)輸入表示出接近1/2時(shí)，表示滑動(dòng)窗口下的圖像塊屬于車牌區(qū)域，當(dāng)輸出接近—1/2時(shí)，表示滑動(dòng)窗口下的圖像屬于背景區(qū)域。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法抗干擾性好，但是由于圖像中車牌區(qū)域通常只占2—3%的面積，特征值難以提取，算法也比較復(fù)雜。基于彩色的車牌定位方法有采用多層感知器網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入彩色圖

4、像進(jìn)行彩色分割多級(jí)混合集成分類器的車牌自動(dòng)識(shí)別方法。這種方法的主要思想是通過三層MLPN網(wǎng)絡(luò)將具有均勻色度空間的彩色圖像進(jìn)行色彩分割，再利用投影法分割出潛在的各種底色的車牌區(qū)域。該方法識(shí)別正確率高、車牌定位正確率高達(dá)98.6%。還有根據(jù)彩色邊緣檢測(cè)算子ColorPrewitt和彩色邊緣檢測(cè)與區(qū)域生長(zhǎng)相結(jié)合的牌照定位算法。這種方法的主要思想是通過邊緣檢測(cè)算子ColorPrewitt對(duì)彩色圖像的邊緣檢測(cè)，增強(qiáng)牌照區(qū)域，最后利用車牌的先驗(yàn)知識(shí)，剔除虛假車牌區(qū)，確定真正的車牌區(qū)。1.2車輛牌照識(shí)別技術(shù)的研究現(xiàn)狀：早在70年代國(guó)外就有自動(dòng)車牌檢測(cè)系統(tǒng)用于檢查被盜車輛的情況，自1988年提出

5、車牌識(shí)別技術(shù)以來，人們己經(jīng)對(duì)其進(jìn)行了廣泛的研究，其主要途徑就是對(duì)車牌的圖像進(jìn)行分析，自動(dòng)提取車牌信息，確定汽車牌號(hào)。時(shí)至今日，己達(dá)到很高的應(yīng)用水平。我國(guó)車牌自動(dòng)識(shí)別的研究起步較晚，約發(fā)生在八十年代末。由于我國(guó)的車牌規(guī)范不夠，較為多樣化，不同汽車車型有不同的規(guī)格、大小和顏色，所以車牌的顏色多，且位數(shù)不統(tǒng)一，對(duì)車牌識(shí)別造成了一定的苦難。國(guó)內(nèi)做得較好的產(chǎn)品主要是中科院自動(dòng)化研究所漢王公司的“漢王眼”，除此之外國(guó)內(nèi)的亞洲視覺科技有限公司、深圳市吉通電子有限公司、中國(guó)信息產(chǎn)業(yè)部下屬的中智交通電子系統(tǒng)有限公司等也有自己的產(chǎn)品。國(guó)內(nèi)也有一些關(guān)于車牌自動(dòng)識(shí)別的文章，但是大都因條件各異而適用范圍有

6、限。從投入實(shí)用的效果來看，國(guó)內(nèi)目前還沒有真正滿足實(shí)際需求且價(jià)格符合國(guó)情的產(chǎn)品。1.3研究?jī)?nèi)容及方法：車牌照是全世界唯一對(duì)車輛身份識(shí)別的標(biāo)記，盡管牌照的字符、顏色、格式內(nèi)容和制作材料會(huì)多種多樣，但車牌照仍是全球范圍內(nèi)最為精確和特定的識(shí)別標(biāo)記。根據(jù)國(guó)際交通技術(shù)有關(guān)統(tǒng)計(jì)，全世界范圍內(nèi)除中國(guó)以外，已經(jīng)有78家公司在生產(chǎn)車牌識(shí)別產(chǎn)品。評(píng)價(jià)車牌識(shí)別系統(tǒng)的技術(shù)指標(biāo)從技術(shù)上評(píng)價(jià)一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)，有三個(gè)指標(biāo)，即識(shí)別率、識(shí)別速度和后臺(tái)管理系統(tǒng)。當(dāng)然，前提是系統(tǒng)要能夠穩(wěn)定可靠的運(yùn)行。1.3.1識(shí)別率一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否實(shí)用，最重要的指標(biāo)是識(shí)別率。國(guó)際交通技術(shù)作過專門的識(shí)別率指標(biāo)論述，要求是24小時(shí)全天

7、候全牌正確識(shí)別率85%-95%。利普視覺的車牌識(shí)別系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中已經(jīng)達(dá)到了全牌正確識(shí)別率90%以上。為了測(cè)試一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率，需要將該系統(tǒng)安裝在一個(gè)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中，全天候運(yùn)行24小時(shí)以上，采集至少1000輛自然車流通行時(shí)的車牌照進(jìn)行識(shí)別，并且需要將車輛牌照?qǐng)D像和識(shí)別結(jié)果存儲(chǔ)下來，以便調(diào)取查看。然后，還需要得到實(shí)際通過的車輛圖像以及正確的人工識(shí)別結(jié)果。之后便可以統(tǒng)計(jì)出以下識(shí)別率：1、自然交通流量的識(shí)別率=全牌正確識(shí)別總數(shù)／實(shí)際通過的車輛總數(shù)2、可識(shí)別車牌照的百分率=人工正確