智能交通系統(tǒng)中車牌識別的關鍵技術研究.pdf

1、車牌識別技術(LPR，License Plate Recognition)是計算機視覺，模式識別和數(shù)據(jù)挖掘技術在智能交通領域的重要研究課題之一，它在交通管理中占有重要的地位，應用于電子警察，卡口等治安關鍵部分。
　　智能交通中的車牌識別關鍵技術包括車牌定位、車牌字符分割和車牌字符識別三個部分。本文的主要研究工作如下:
　　(1)提出了一種基于Lab顏色模型的顯著性車牌定位方法。對圖像預處理，利用查找表將RGB圖像轉(zhuǎn)換為Lab

2、圖像，利用b分量得到藍黃車牌區(qū)域，L分量得到黑白車牌區(qū)域。利用車牌的顏色顯著性和紋理顯著性，采用相對閾值的方法，克服光照不均和有霧環(huán)境下的車牌定位。結合車牌的形狀特點，定位出車牌區(qū)域。
　　(2)實現(xiàn)了字符分割與HOG特征提取。字符分割主要以車牌后五個連續(xù)字符具有相同高度和等間隔的特征進行分割。針對車牌字符區(qū)域存在豐富的邊緣特征，選用了HOG方法，對圖像中局部的小單元格操作，可以保證圖像的光照不變性和幾何的不變性。HOG方法能很好

3、的描述圖像的邊緣信息，適用于車牌字符的目標檢測和特征提取。
　　(3)提出了樣本的二次篩選方法。采用動態(tài)聚類方法中經(jīng)典的K均值聚類方法，對初始的樣本進行第一次篩選，篩選的結果作為候選樣本?？紤]到經(jīng)過第一次篩選，可能存在一個類中個別簇的全部樣本都偏離了標準樣本的情況，需要對候選樣本進行第二次篩選，得到最終的經(jīng)典樣本。
　　(4)給出了快速KNN算法的字符識別方法。根據(jù)同一類字符的特征向量空間分布比較集中，不同類字符之間的字符特