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MatLab车牌字符的识别算法研究及DSP编程实现

时间:2018-08-25 17:18来源:毕业论文
基于内积匹配的一种新的车牌字符识别算法,采用 MatLab 进行程序仿真,对车牌字符中数字与字母的识别率达到了 97%以上,对汉字的识别率也达到了 95%以上,该方法简单,且易于硬件实

摘要在科技化信息化的时代,汽车的使用成为人类生活中不可或缺的一部分。汽车的数量越来越多,造成在日常交通管理中,车辆违章现象屡见不鲜,因而智能的交通管理系统成为人们解决这些问题的迫切需要。车辆号牌是对车辆身份识别的标记,它的特殊性和重要性决定了车牌识别系统成为城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分。车牌识别系统主要包括车牌图像采集、车牌图像预处理、车牌定位、字符分割以及车牌字符识别五部分。车牌字符的识别是车牌识别系统的最后一环,本文主要研究了该系统中的最后一个环节--字符识别,提出了一种基于内积匹配的一种新的车牌字符识别算法,采用 MatLab 进行程序仿真,对车牌字符中数字与字母的识别率达到了 97%以上,对汉字的识别率也达到了 95%以上,该方法简单,且易于硬件实现。27396
毕业论文关键词 车牌识别系统 车牌字符识别 内积匹配
Title License plate character recognition algorithm research andDsp programmingAbstractWith the progress of science and technology, the arrival of information age, thenumber of vehicles is increasing, became an indispensable part of human life, indaily traffic management, vehicle traffic violations are common, so for the vehicleintelligent traffic management is the urgent needs of the people to solve theseproblems. Vehicle plate is the world's only of vehicle identification tag, hedecides the particularity and importance of license plate recognition system inthe urban intelligent traffic management system indispensable importantcomponent. License plate recognition system mainly includes the license plateimage acquisition and license plate image preprocessing, license plate locating,character segmentation and license plate character recognition of five parts.License plate character recognition is the final step of license plate recognitionsystem, this paper puts forward a kind of license plate character recognition basedon inner product matching algorithm, using MatLab for simulation, Numbers andletters in the license plate character recognition rate reached more than 97%,the rate reached more than 95% of Chinese characters, this method is simple, andeasy hardware implementation.Keywords License plate recognition system license plate character recognitioninner product match
目 次
1 引言 1
1.1 课题研究意义 1
1.2 应用现状 1
1.3 研究内容及创新点 2
2 车牌识别系统的研究 3
2.1 图像采集 4
2.2 图像预处理 5
2.3 车牌定位  5
2.4 车牌字符分割  7
2.5 车牌字符识别 8
3 车牌字符识别算法的研究 9
3.1 常用方法介绍  9
3.2 基于内积匹配的字符识别算法  10
4 车牌字符识别编程实现  12
4.1 字符归一化  12
4.2 字符匹配识别  12
5仿真结果分析  15
5.1 定位及预处理仿真结果分析  15
5.2 字符分割仿真结果分析  17
5.3 字符识别仿真结果分析 19
结论  21
致谢  22
参考文献23
附录 24
1 引言1.1 课题研究意义首先,想要减少高速公路电子收费站收费时间,使用车牌识别系统会有显著效果。现在高速公路收费站采用的是人工收费方法。这种方法效率底下,使高速中公路车辆无法顺利通行。这样,高速公路就无法发挥自身的优势。先进的车牌识别系统可以对车牌进行智能识别。这个系统可以做到自动收费,提高车辆通行的速度[1]。目前,USA 和 Europe 已经大量使用这样的这套系统。我们如果也能够使用并推广此系统,就可以大大缓解收费站前车辆拥堵的现象,也为车主节约了时间,尤其是长途客车和商物货车,这对它们来说显得更重要。而且,实行自动统一收费,对杜绝现在的人为乱收费现象。其次,在日常交通中,有很多人在红灯亮着的情况下通行。这种现象会干扰交通的正常运行。不仅如此,还会使交通产生事故。采用智能化的交通管理对车牌进行识别。这套系统将自动识别违规的车辆,向执法部门提供强有力的证据。也可以规范交通秩序,保证交通安全,提升道路岔口通行能力,减少交通事故的发生,促进和谐社会的发展[2]。此外,车牌识别在电子警察、超速处罚、交通征费稽查、海关(车辆出入管理)、封闭区域车辆惯例(机关、厂矿、小区、停车场)中有重要应用和意义。1.2 应用现状及产品介绍鉴于上述所说的牌识系统广泛应用于普及的重大意义,所以,实现更快更好地车牌识别是各国都在努力研究开发的任务[3]。现在市面上的牌识系统已经做得相当成熟,除了能简单地识别车牌号码外,还能克服各种不同的天气条件、光照条件、人为条件。在光照不足的情况下,可以采取闪光灯或者 LED补光模式。LED补光情况下夜间不支持车身颜色识别。所以我们还可以进一步研究识别车辆的颜色,车型等。如果有所收获将给实际应用带来更大的意义。平常我们看到的安装在公路路段断面上,可以对指定车道内机动车进行不间断自动检测和记录的系统,是牌识系统一个很好的应用[4]。它就是通常所说的“卡口” 。“卡口”记录的信息包括:车速、车辆全貌、车牌颜色、车辆经过时间、车牌号码、前排司乘人员面部特征、车身颜色等。卡口的工作侧重点在于安装形式和能够记录所有过往车辆的信息。现在已经广泛应用于治安、路径识别、旅行时间、拥挤收费等。现在使用最多的产品之一:高清汽车牌照识别器。它前端的摄相机是智能工业的。这种产品最大的优势在于前端摄像头的先进。且识别系统内部集成了高速 DSP芯片和工业级高清感光器件。独立完成车身颜色识别、图像抓拍、车速、车牌识别获取等功能。最后通过以太网接口将处理结果发送到上位机。这种产品最大限度地提高了系统的处理能力,而且独立的结构模块使得扩展方便。1.3 研究内容及创新点车牌识别系统主要包括车牌图像采集,车牌图像预处理,车牌定位,字符分割以及车牌字符识别五部分[5]。本文第二章进行了车牌识别系统的理论研究,从整个车牌识别系统入手概括性地讲述了系统的构造和工作流程。之后分别从车牌图像预处理,车牌定位,字符分割以及车牌字符识别这四个主要环节进行详细讲解,介绍了每个环节的原理知识和常用的处理方法,及每种方法的优缺点。第三章着重分析车牌识别系统的最后一环节字符识别,介绍了它的三种常用算法,也提出了本文的创新点,即一种新的字符识别算法--内积匹配法,详细的讲解了这种算法的原理,以及该如何实现这种算法。第四章基于 matlab进行车牌识别系统的研究,通过编程实现其功能。第五章进行仿真结果分析。创新点:本文主要研究一种基于内积匹配的车牌字符识别算法研究,然后进行 matlab 仿真实现。 MatLab车牌字符的识别算法研究及DSP编程实现:http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_21869.html
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