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1、绪论
伴随着工业的迅速发展,城市化的进展和汽车的普及,世界各国的交通量急剧增加。如
何管理好公路的运行与运营,保障好车辆在公路上的安全、快速的行驶,成为交通管理的重
要问题。人们开始考虑修建更多更宽的道路,然而修建新路的巨额资金和城市空间的限制使
得这一方法的有效性大打折扣。近年来,随着科技的发达、计算机技术、通信技术和计算机
网络技术的发展,自动化的信息处理能力和水平不断提高,于是人们把目光聚焦到运用科学
管理的方法来解决交通问题,并得到迅速的发展,最终形成了智能交通系统ITS 的概念。
1.1 问题提出
在信息业快速发展的今天,各行各业都迫切需要进行信息化、自动化以提高效率、减小
人员使用。交通业也是如此。由于经济的腾飞,我国交通事业正在如火如荼地发展。信息事
业与交通事业近几年来的快速发展使二者形成一个交集,那就是用高度发达的信息化方法去
适应高速发展的交通事业。具体来说,如何开发一套高效、实用的智能交通管理系统,已是
迫在眉睫的问题。
然而,实现基于图像处理的机动车牌识别又是一切智能交通管理活动的基础,所以说车
牌识别系统是智能交通系统中重要组成部分。汽车牌照识别系统的应用非常广泛,停车场、
交通路口、高速公路收费站以及机关门卫等领域都大量运用了车牌识别技术。所以说,如何
开发一套高效、准确、使用方便的车牌识别系统已成为最亟待解决的问题。
1.2 背景及现状分析
基于图像处理的车牌识别技术的研究在国外起步比较早,在美国、意大利、德国、以色
列、新加坡等国家,现在都已经有比较成熟的产品投入使用,比如美国的(AUTOSCOF)2003
系统、以色列的 Hi-Tech 公司研制的 See/Car System、德国西门子公司的 ARTEM7SXI 系统、
新加坡的 Optasia 公司研制的 VLPRS 等车牌识别系统,但因为我国车牌样式的多样性、车牌
颜色的多样性以及包含汉字等特点,这些车牌识别系统不适合我国国情。
基于图像处理的车牌识别技术主要包括车牌定位、车牌分割、字符识别等方面的技术。
关于车牌定位方面,主要理由车牌的边缘、形状、颜色等特征,再结合数字图像处理、形态
学、小波变换、人工神经网络等技术对车牌进行定位。
基于特征的车牌定位的方法有 C.J.Setchel 提出的基于字符边缘检测的车牌定位方法,
M.M.Mfahmy 提出一种基于迭代阈值的车牌定位方法。完全基于形态学的算法有运用数学形
态学的闭运算获得车牌的候选区,然后采用投影的方法剔除假车牌,定位针车牌。 基于神
经元网络的方法有基于 BP 网络的牌照定位方法,基于彩色的车牌定位方法有采用多层感知
器网络对输入彩色图像进行彩色分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法。还有根据
彩色边缘检测算子 ColorPrewitt 和彩色边缘检测与区域生长相结合的车牌定位算法。
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