【摘要】：智能交通系統(tǒng)是當(dāng)前智能城市建設(shè)的重要組成部分。智能交通系統(tǒng)同時(shí)利用了多種先進(jìn)技術(shù),如信息通信技術(shù),傳感器技術(shù),電子控制技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)等[1],其目的在于全方位,多層次,大范圍的確保綜合運(yùn)輸和管理系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,準(zhǔn)確性和高效性。車牌識(shí)別在智能交通系統(tǒng)中是十分重要的一個(gè)部分。傳統(tǒng)的,如今廣泛應(yīng)用的車牌識(shí)別系統(tǒng)(LPR)包括圖像預(yù)處理、車牌定位與分割、字符的切割與識(shí)別、輸出顯示等四個(gè)環(huán)節(jié)。該識(shí)別系統(tǒng)在需要單張依次輸出時(shí)工作出色,當(dāng)今已普遍應(yīng)用于智能收費(fèi),智能停車等領(lǐng)域。然而,當(dāng)車牌數(shù)量增多,大量攝像頭下的車輛截圖都需要在短時(shí)間內(nèi)被及時(shí)識(shí)別時(shí),傳統(tǒng)的車牌識(shí)別系統(tǒng)就會(huì)效率低下,急需新的算法體系來解決效率問題�；诖朔N大量車牌圖像需要被識(shí)別的場(chǎng)景,本文研究并提出了一種基于圖像拼接的并行車牌識(shí)別算法,并通過大量的數(shù)據(jù)驗(yàn)證了其可行性。具體步驟如下:(1)依次定位并提取每張圖片的車牌。針對(duì)城市攝像頭拍下的車牌圖像,利用基于邊緣檢測(cè)以及跳變點(diǎn)的車牌粗定位、細(xì)定位算法,準(zhǔn)確定位出每張待識(shí)別車牌的位置并提取。(2)車牌拼接。設(shè)每張圖像的寬度為w,高度為h,那么對(duì)于N張車牌圖像,利用圖像拼接算法將其橫向拼接成一幅大的圖像。新圖像的寬度為W*N,是原圖像的N倍,而高度仍然為h,保持不變。(3)字符切分與識(shí)別。主要利用投影法,實(shí)現(xiàn)對(duì)長(zhǎng)度為w*N,高度為h的圖像的車牌字符切分,采用支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)字符樣本的訓(xùn)練和識(shí)別。(4)系統(tǒng)輸出。識(shí)別過后,每7個(gè)字符輸出一次,分N次共輸出7*N個(gè)字符。最后,本文對(duì)以上新提出基于圖像拼接的并行車牌識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了模擬仿真,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行綜合分析。
[Abstract]:Intelligent transportation system is an important part of the current intelligent city construction. The intelligent transportation system utilizes a variety of advanced technologies, such as information and communication technology, sensor technology, electronic control technology and computer technology, etc. Its aim is to be all-round and multi-level. Ensure the real-time, accuracy and efficiency of the integrated transportation and management system on a large scale. License plate recognition is a very important part of intelligent transportation system. The traditional and widely used license plate recognition system (LPR) includes image preprocessing, license plate location and segmentation, character cutting and recognition, output display and so on. The recognition system has been widely used in the fields of intelligent charging, intelligent parking and so on. However, when the number of license plates increases and a large number of vehicle screenshots under the camera need to be recognized in a short time, the traditional license plate recognition system will be inefficient, and a new algorithm system is urgently needed to solve the efficiency problem. Based on the scene in which a large number of license plate images need to be recognized, a parallel license plate recognition algorithm based on image splicing is studied and proposed in this paper, and its feasibility is verified by a large number of data. The concrete steps are as follows: (1) locate and extract the license plate of each picture in turn. Aiming at the license plate image captured by the city camera, the location of each license plate to be recognized is accurately located and extracted by the rough location and fine location algorithm based on edge detection and jump point. (2) license plate stitching. If the width of each image is w and the height of each image is h, then for N license plate images, the image splicing algorithm is used to concatenate them horizontally into a large image. The width of the new image is N times that of the original image, and the height of the new image is still h, keeping the same. (3) character segmentation and recognition. In this paper, the projection method is used to segment the license plate character of the image with length and height h, and support vector machine is used to train and recognize the character samples. (4) the output of the system is given. After recognition, every 7 characters output once, N times output a total of 7 N characters. Finally, a new parallel license plate recognition system based on image splicing is simulated and the results are analyzed.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;TP391.41

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本文編號(hào)：2444425