基于支持向量机的牌照识别技术的研究

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随着高速公路联网收费系统在全国的普遍实施,利用电子不停车收费技术提升高速公路通行能力,提高服务品质的需求也日益凸显。2004年8月,交通部正式批准“联网电子收费工作组”,负责联网电子收费领域的标准化工作,并把电子不停车收费系统作为未来联网电子收费的发展方向。高速公路联网收费后特别是电子不停车收费实施后,将不可避免的带来逃费现象的增加。利用牌照识别技术自动记录车辆,不但能有效减少逃费现象,而且能提高通行能力,减少堵车。另外,高速公路的视频稽查系统也需要用到牌照识别技术。目前,牌照的自动识别技术还不是很完善,主要的问题集中在识别的正确率和识别的速度上。由于识别技术实时性的要求,所以速度是个很重要的因素。识别的正确率高,算法复杂,时间长,速度慢;速度快,时间短,识别的正确率低。因此,在保证速度的前提下,提高正确率是目前的一个重要课题。另外,在自然条件不理想的情况下,识别的正确率更是不理想。因此,如何提高车辆牌照识别的正确率和识别的速度,对于在日趋复杂的交通情况下检测和监测车辆,有着极其重要的意义,也是目前研究的重要的课题之一。因此,本文所研究的牌照自动识别技术具有很强的的现实意义。随着该项技术的日臻完善,牌照识别技术将广泛地应用到于交通系统,比如,高速公路的车流量的计算,车辆的超速处罚等车辆监控系统。本文论述了牌照自动识别技术的理论和实现。涉及的工作为: (1)在牌照二值化中,提出了一种二值化算法,该算法具有效果好,速度高的特点。 (2)在牌照字符分割中,提出了将先验知识和垂直投影相结合的方法,该方法能有效排除牌照两侧的干扰。 (3)在牌照字符识别中,提出了一种提取特征向量的方法。 (4)在利用支持向量机识别过程中,提出了基于改进决策树的分类方法。该方法加快了识别速度,提高了识别的正确率。
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