智能交通系统中的车牌识别技术研究

"基于数字图像处理的车牌识别系统研究" 在智能交通系统中，车辆牌照自动识别系统占据着至关重要的地位，它集成了图像处理、模式识别、自动化等多领域技术，广泛应用于交通管理、安全监控等多个场景。车辆的车牌是最具标识性的特征，通过专门的计算机视觉系统，可以自动捕获车辆动态信息，定位并识别车牌上的字符。 本篇由胡桂珍撰写、诸昌钤指导的硕士学位论文详细探讨了一套完整的车辆牌照识别方法。论文首先概述了国内外在车辆牌照识别领域的最新技术和方法，接着深入剖析了车牌识别系统的各个组成部分，包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等关键步骤。 在图像预处理阶段，采用了基于灰度图像的二值化算法，将复杂背景下的车牌图像转化为简洁的黑白图像，有助于后续处理。为了粗略定位车牌位置，论文分析了基于连通域搜索的算法，利用车牌的特定形状和尺寸信息。在车牌精确定位环节，通过提取车牌区域的特征，如颜色和边缘信息，实现了更精确的定位。 对于车牌区域的字符分割，论文提出了基于彩色模型的二值化策略，结合垂直投影和连通域分析，有效地解决了字符粘连和过度分割问题。在字符识别阶段，通过提取字符的加权组合特征，并利用模板匹配法，对分割后的字符进行匹配识别，提高了识别的准确性和效率。 该研究提出的动态车牌识别方法提升了现有技术的识别速度和精度，扩大了系统的适用范围。这使得车牌识别系统能够在智能交通管理系统中实现对交通状况的实时监控，满足了现代交通管理的需求。 关键词：车辆牌照识别；二值化；字符分割；字符识别 这篇论文的贡献在于对车牌识别技术的全面研究和改进，为智能交通系统的车牌识别能力提供了理论基础和技术支持。其研究成果不仅对学术研究具有价值，同时对实际应用中的交通管理技术进步产生了积极影响。