智能交通中的車(chē)牌識(shí)別算法研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)能有效提高交通管理效率,提高交通運(yùn)輸安全性、路網(wǎng)通行能力和運(yùn)輸效率。車(chē)牌識(shí)別技術(shù)是智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分。本文針對(duì)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中車(chē)牌定位、字符分割和字符識(shí)別算法進(jìn)行了深入的研究,研究了基于邊緣密度分析的車(chē)牌定位算法、基于連通區(qū)域分析的車(chē)牌字符分割算法,提出了基于HOG特征的字符識(shí)別算法。
　　車(chē)牌圖像中車(chē)牌區(qū)域字符排列規(guī)則,字符邊緣密集,而非車(chē)牌區(qū)域邊緣排列松散無(wú)規(guī)則,基于邊緣密度分析的車(chē)牌定位算法正是利用此特點(diǎn)定

2、位車(chē)牌區(qū)域。首先對(duì)車(chē)牌圖像提取垂直邊緣,再對(duì)每一行的邊緣信息進(jìn)行密度分析標(biāo)記出可能的車(chē)牌區(qū)域。最后對(duì)標(biāo)記出來(lái)的車(chē)牌區(qū)域做形態(tài)學(xué)處理和偽車(chē)牌去除。
　　基于連通區(qū)域分析的車(chē)牌字符分割算法首先對(duì)車(chē)牌區(qū)域圖像進(jìn)行圖像傾斜校正,利用Hough變換檢測(cè)直線計(jì)算車(chē)牌圖像傾斜角度。對(duì)二值車(chē)牌區(qū)域圖像進(jìn)行連通區(qū)域分析,根據(jù)字符排列特性分割字符區(qū)域。
　　基于HOG特征的車(chē)牌字符識(shí)別方法首先對(duì)字符圖像提取HOG特征,將特征轉(zhuǎn)換為“01”二進(jìn)制