论文总字数：30241字

摘 要

近几年，我国道路交通迅猛发展，随之也带来了对交通管理自动化的迫切需求。车牌自动识别的研究与开发一直是现代化交通发展中倍受关注的问题，也是制约交通系统智能化、现代化的重要因素。智能交通系统己成为当前交通管理发展的主要方向。而车牌识别技术作为智能交通系统的核心，起着举足轻重的作用。

本课题的任务为设计一套车牌识别系统，用以实现正常光照无遮挡情况下的车牌识别。整个任务分为两部分：车牌检测、车牌识别。车牌检测的目的是在整个视频帧中检测到车牌的位置。其主要涉及的方法为支持向量机（SVM）算法。当在图像中检测到车牌时，分割的车牌被传到第二个步骤，即车牌识别。车牌识别的目的是将车牌上字符分割出来，并辨认。它用OCR算法来实现字符分割，之后用人工神经网络（ANN）算法中最常见的多层感知器（MLP）算法来完成字符分类和识别。

本课题在vs2010上创建了6个工程，分别完成不同的步骤。实验结果大部分和实际情况一致，即用上述算法能够准确定位车牌并正确识别车牌上的数字和字母。由此可见，基于SVM和人工神经网络的车牌识别算法能够有效解决现实中车牌识别的问题。

关键词：车牌检测、车牌识别、OpenCV。

The Research on Technology of license plate recognition

Abstract

In recent years, the rapid development of traffic has brought the urgent need for traffic management automation. The research and development of automatic license plate recognition are the important problems in the development of modern traffic system, which is the important factor to restrict the traffic system intelligence and modernization. Intelligent transportation system has become the main direction of the development of traffic management. As the core of the intelligent transportation system, the license plate recognition technology plays a pivotal role.

The task of this thesis is to design a license plate recognition system to realize the license plate recognition under the condition of no occlusion. The whole task is divided into two parts: license plate detection, license plate recognition. The purpose of the license plate detection is to detect the position of the license plate in the whole video frame. The main method involved is support vector machine (SVM) algorithm. When the license plate is detected in the image, the license plate is transmitted to the second step, namely, the license plate recognition, which uses the OCR algorithm and the MLP algorithm to identify letters and numbers of the license plate.

This task created 6 projects on VS2010 to complete different steps. The results of the experiment are consistent with the actual situation, that is, the above algorithm can accurately locate the license plate and correctly identify the number and letters of the license plate. Thus, the license plate recognition based on SVM and ANN can effectively solve the problem of vehicle license plate recognition.

KEYWORDS: license plate detection, license plate recognition，OpenCV.

目录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 课题研究背景 1

1.2 课题研究的主要问题 2

1.3 内容安排 2

第2章 自动车牌识别简介 3

2.1 概述 3

2.2 车牌规格 3

2.3 车牌识别算法 4

第3章 车牌检测 7

3.1 概述 7

3.2 图像分割 7

3.3 图像分类 17

3.4 本章小结 20

第4章 车牌识别 21

4.1 概述 21

4.2 OCR分割 21

4.3 特征提取 23

4.4 OCR分类 25

4.5 本章小结 31

第5章 总结与展望 32

5.1 课题主要工作及难点 32

5.2 系统存在的缺陷及技术改进的展望 33

参考文献 34

致谢 36

绪论

课题研究背景

近几年，我国道路交通迅猛发展，随之也带来了对交通管理自动化的迫切需求。车牌自动识别的研究与开发一直是现代化交通发展中倍受关注的问题，也是制约交通系统智能化、现代化的重要因素。智能交通系统己成为当前交通管理发展的主要方向。而车牌识别技术作为智能交通系统的核心，起着举足轻重的作用。

车牌自动识别系统具有广泛的应用范围，主要应用于：

①高速公路收费、监控管理；

②小区、停车场管理；

③城市道路监控、违章管理；

④车牌登录、验证；

⑤车流统计、安全管理等。

车牌自动识别系统应用于这些系统，可以解决通缉车辆的自动稽查问题，可以解决车流高峰期因出入口车流瓶颈造成的路桥卡口、停车场交通堵塞问题，可以解决因工作人员作弊造成的路桥卡口、高速公路、停车场应收款流失的问题，还可以以最简单的方式完成交通部门的车辆信息联网，解决数据统计自动化，模糊查询的问题。车牌自动识别系统可安装于公路收费站、停车场、十字路口等交通关卡处，其具体应用可概括为：

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