学文网摘要：随着经济的快速发展，交通问题日益突出，为了更好地管理车辆，智能交通系统将是发展的方向，而车牌自动识别系统是智能交通系统中一个重要的环节。本文在详细研究了国内外的各种有代表性的车牌识别系统的基础上，结合中国车牌的特点设计了一种适合中国车牌的识别系统。车牌识别系统主要包括三个关键技术：车牌区域定位、车牌字符分割和车牌字符识别。
关键词：车牌定位 字符分割 字符识别
1.引言
随着汽车数量的不断递增，摆在面前的是巨大的交通压力，现代交通的发展迫切要求实现交通管理的自动化。因为车牌号码是车辆的唯一“身份”标识，所以车牌识别系统可以作为车辆自动识别的一种重要形式， 对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十分重要的作用。它可广泛应用于交通流量检测，交通控制于诱导，机场，港口，小区的车辆管理，停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域。因此对基于特征的车牌识别算法的研究在大型停车场的管理系统和交通事故的破案方面具有特别重要的实际应用意义。
2.车牌识别原理及流程
车牌自动识别是利用车辆的动态视频或静态***像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和车牌字符识别算法等。
本文设计的车牌识别系统总结了车牌识别技术的历史，分析了车牌识别的研究现状，对存在问题和意义提出了本设计的新方案。本设计的流程包括车牌***像采集，***像预处理，车牌定位，车牌字符分割，车牌字符的识别等几个部分。
3.各模块的实现
3.1 ***像采集。考虑***像对后续操作的影响，***像在拍摄时采用人工拍摄选取车牌最佳拍摄环境。
3.2 ***像预处理。本算法中预处理是对***像进行***像转换、***像增强、边缘检测和二值化，。目的是突出车牌的主要特征，以便更好地提取车牌。
3.3 车牌定位。从预处理后的汽车***像中分割出车牌***像。即在一幅车辆***像中找到车牌的位置。本文采用基于数学形态学和边缘特征的车牌定位方法。即先对车牌***像进行预处理，然后再对预处理后的***像进行大范围搜索， 再用开闭合运算来填补车牌区域内细小孔洞和去除噪声， 进而增强车牌区， 使车牌区成为一个连通区域， 找到符合汽车牌照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***象中分割出来。该方法有效改进了传统的车牌定位方法， 提高了车牌定位的速度和准确度。
3.4 字符分割及归一化。即对获得的车牌分离出单个字符以便字符识别。本文采用改进的投影法。即将垂直投影法和固定边界法相结合，达到了更好的分割效果。计算出列方向像素值之和。选取一较小的像素和阈值，找到车牌上汉字的左端，在用该阈值继续寻找汉字右端的同时，根据车牌标准，利用高与宽的比例关系找到汉字的右端。重复该方法找到其他字符的左右端，然后将字符逐一分割。归一化则是将分割出来的字符大小归一化。
3.5 字符识别。将字符转换为文本形式直接显示出来。 本文采用的识别方法是基于模板匹配的车牌识别方案。首先取字符模板，接着依次取待识别字符与模板进行匹配，将其与模板字符相减，得到的0越多那么就越匹配。把每一幅相减后的***的0值个数保存，然后找数值最大的，即为识别出来的结果。
4.识别结果
5.结论
本文主要解决了以下问题：⑴在背景的***象中如何定位分割牌照区域；⑵对分割下来的牌照字符如何提取具有分类能力的特征；⑶如何识别字符。在车牌字符识别系统的研究领域，近几年出现了许多可行的识别技术和方法，从这些技术和方法中可以看到两个明显的趋势：⑴单一的识别技术无法达到理想的结果，多种方法的有机结合才能提高系统有效识别能力。本文的设计，也汲取了以上一些算法的思想，反复比较，综合分析；⑵在有效性和实用的原则下。通过多次实验，表明该车牌识别系统可有效地识别多幅车牌，但对于识别倾斜、污损比较严重的车牌方面的技术还有待解决。
参考文献：
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