高速公路车牌识别技术：定位与识别算法研究

"车牌识别中关键技术的研究与实现" 在智能交通系统中，车牌识别技术扮演着至关重要的角色，尤其在提升交通管理效率方面。本文主要探讨了车牌识别系统中的核心技术和实现方法，针对高速公路环境进行了深入研究。作者韩立明和王波涛来自北京工业大学电控学院。 首先，车牌定位是识别过程的第一步。为了克服路面反光等噪声对图像的影响，文中提出了伪二值化方法，这是一种处理图像噪声的有效手段。通过这个方法，可以消除背景的干扰，使车牌字符更加清晰。接着，利用形态学闭运算来定位车牌的位置，这一步可以有效地找出车牌的边界。之后，对车牌图像进行灰度变换，增强车牌与背景的对比度，得到无边框且对比强烈的车牌图像，以便后续处理。 字符分割是车牌识别的另一关键环节。由于字符可能出现粘连现象，文中采用了基于字符连通域宽高检测和先验知识相结合的方法进行分割。这种方法能够较好地解决字符粘连问题，同时对车牌图像进行滤波，提高识别的准确性。字符连通域分析可以识别出独立的字符，而先验知识则帮助判断字符的正常形态，确保分割的准确性。 进入字符识别阶段，首先对车牌图像进行二值化处理，即将图像转换为黑白两色，以便简化字符特征的提取。随后，进行倾斜矫正，以修正因拍摄角度导致的图像倾斜，保证字符的直立状态。字符识别则采用改进的模板匹配算法，通过预先训练的模板库与待识别字符进行比对，以确定最匹配的字符。 通过对300幅高速公路上的车辆图像进行测试，该车牌识别系统的识别准确率达到了80%以上，证明了其在实际应用中的有效性。这些关键技术的应用为实现交通管理自动化提供了有力支持，有助于提高交通系统的运行效率和安全性。 关键词涉及的领域包括车牌定位、字符识别、倾斜矫正、字符分割和模板匹配，这些都是构建高效车牌识别系统不可或缺的技术环节。中图法分类号 TP391.41 指示了这是计算机科学技术领域的研究成果，文献标识码 A 表明这是一篇原创性学术论文。文章编号1000.7024(2010)17.3919-05是该研究的唯一标识符，便于后续引用和检索。