计算机视觉与应用 课件 7.3 车牌识别_第1页
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7.3车牌识别CONTENTS目录引言01车牌识别的应用02车牌识别流程03CONTENTS目录引言01车牌识别的应用02车牌识别流程03车牌照是对车辆身份识别的标记，在我国，当前车牌是由颜色和文字组成，颜色包括蓝、黄、白、黑、绿等五种，而车牌的文字内容则包括汉字、字母、数字等。随着汽车数量的逐年递增，如何高效地进行交通管理，人们相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系统，这些系统一般通过对过往的车辆实施检测，提取相关交通数据，用于达到监控、管理和指挥交通的目的。汽车牌照的自动识别是车辆检测系统中的一个重要环节，它在交通监视和控制中占有很重要的地位，是实现交通管理现代化和智能化的重要前提。引言CONTENTS目录引言01车牌识别的应用02车牌识别流程03高速公路收费管理系统高速公路超速自动化监管系统公路布控管理系统城市交通路口的“电子警察”停车场收费管理系统封闭式居民小区物业管理及重要部门的保安管理偷盗车辆辨识车牌识别应用车牌识别应用CONTENTS目录引言01车牌识别的应用02车牌识别流程03车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。车牌识别软件处理的流程如图7-2-2所示。车牌识别流程1)车牌定位首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来，车牌定位过程如图7-2-3所示。车牌识别流程2)车牌字符分割完成车牌区域的定位后，再将车牌区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。字符分割流程如图7-2-4所示。车牌识别流程3)车牌字符识别方法车牌字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化后将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与模板进行匹配，选择最佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得的特征来训练神经网络分类器;另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战

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