论文总字数：24136字

摘 要

论文作者签名：＿＿杨淳元＿＿＿导师签名：＿夏思宇＿＿＿日期：＿＿2017-05-30＿＿

车牌图像识别技术

08013143 杨淳元

指导教师 孙琳

摘要

随着人们的生活水平持续提升，驾车出行已经成为生活中必不可少的一部分，而运用人工手段管理不断增多的车辆变得愈加困难，此时车牌图像识别技术受到重视。作为智能交通系统的组成部分，车牌识别是一门涉及到机器学习和图像处理等多个领域的技术，能被运用于道路监控，收费站和小区停车场等多个场景中，有着广阔的应用前景。接下来的内容主要介绍一套车牌识别方法，实现了从包含汽车牌照的图片中提取牌照信息和识别出车牌字符的目标。

车牌识别技术大致包含这几个环节：车牌定位，字符分割和识别。针对定位的问题，本文使用的是基于灰度图像的定位技术，先不断缩小候选车牌的范围，然后使用支持向量机完成最终定位。字符分割是根据车牌字符特定的排列和几何特征，把一幅完整的车牌所有文字一一分割开来，形成单一的字符块的过程，包括去除柳钉等步骤。在字符识别中本文运用人工神经网络方法，对分割好的车牌中文、英文字母和数字实行辨别。最后还需要用相应的评价指标评价结果。

关键词：车牌定位;字符分割;字符识别;人工神经网络

License plate recognition technology

Yang Chunyuan Name

Supervised by Sun Lin

Abstract

With the continuous improvement of people's living standards, driving travel has become an indispensable part of life, and the use of manual means to manage the growing number of vehicles become more difficult, when the license plate recognition (LPR) technology has been taken seriously. As an integral part of the intelligent transportation system (ITS), LPR is a technology that involves many fields such as machine learning and image processing. It can be used in many scenes such as road monitoring, toll station and residential parking lot, and has a wide application prospect. The following text mainly presents a set of LPR method, which realizes the goal of extracting the license plate information and identifying the license plate characters from the picture containing the license plate.

LPR mainly comprises of license plate location, character segmentation and character recognition. For the problem of location, this paper uses the gray image of the location technology, first continue to narrow the scope of the candidate license plate, and then use the support vector machine to complete the final location. Character segmentation is based on the license plate character specific arrangement and geometric features, a complete license plate all the text one by one separated to form a single block of characters process, including the removal the willows. In the character recognition, this paper uses the artificial neural network method to identify the Chinese characters, English letters and numbers of car license plate. Finally, the corresponding evaluation indicators should be used to evaluate the results.

KEYWORDS: Plate location; Character segmentation;Character recognition;Artificial neural network

目 录

摘要 III

Abstract IV

第1章 绪论 7

1.1 课题的来源、目的、意义 7

1.2 车牌识别系统的研究现状 8

1.3 车牌识别难点分析 9

1.4 车牌识别流程及关键技术简介 9

1.5 功能分析 10

1.5.1 课题来源 10

1.5.2 开发平台介绍 11

1.5.3 OpenCV视觉库介绍 11

1.6 本文工作 11

1.7 本章小结 12

第2章 车牌定位 13

2.1 概述 13

2.2 预处理 14

2.2.1 图像平滑 14

2.2.2 灰度化 17

2.3 车牌粗定位 18

2.3.1 边缘检测 18

2.3.2 二值化 21

2.3.3 形态学闭操作 22

2.4 车牌细定位 25

2.4.1 连通域取轮廓操作 25

2.4.2 尺寸及倾斜角度判断 25

2.4.3 统一尺寸 27

2.4.4 SVM 27

2.5 本章小结 28

第3章 车牌字符分割 29

3.1 概述 29

3.2 字符分割流程 30

3.3 本章小结 32

第4章 车牌字符识别 33

4.1 概述 33

4.2 模板匹配字符识别 33

4.3 基于人工神经网络的车牌字符识别 33

4.4 字符识别评价指标 35

4.5 本章小结 35

第5章 系统的实现方法 36

5.1 概述 36

5.2 车牌识别系统硬件组成 36

5.3 车牌识别系统软件组成 36

5.4 车牌识别系统模块设计 36

5.5 实验结果及分析 37

5.6 本章小结 46

第6章 总结与展望 47

6.1 本文工作 47

6.2 展望 47

参考文献 48

致谢 50

绪论

课题的来源、目的、意义

随着全球化时代的到来，通讯和计算机网络技术得到快速发展，自动化信息处理技术发展水平也在持续提升，并且在人们社会生活的方方面面得到广泛使用。与此同时，城市生活的节奏加快使得汽车的普及成为大趋势。而持续增加的机动车数量带来管理上的问题，针对这个这个问题，人们运用各种先进技术开发出“智能交通系统(ITS)”来处理道路交通问题^[1][2]。

ITS是上个世纪末期发展起来的新一代交通运输系统，到目前为止有二十余年的历史。目前在世界范围内特别是一些发达经济体的一些城市和高速路系统中得到施行。它运用先进的信息处理技术、数据通讯技术及自动控制技术等增强路、车、人之间的相互联系，实现了自动化的交通和机动车管理，增强车辆行驶安全性，减少道路阻塞，降低能耗，提升运输效率。

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