【摘 要】
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随着智能交通的发展,车牌识别的应用领域越来越广泛,自动化的车牌分拣系统也加入了车牌识别技术。目前的车牌识别一般都是从路口监控系统中获取车辆图像,转换成灰度图像后进
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随着智能交通的发展,车牌识别的应用领域越来越广泛,自动化的车牌分拣系统也加入了车牌识别技术。目前的车牌识别一般都是从路口监控系统中获取车辆图像,转换成灰度图像后进行处理。识别算法通常要考虑背景、天气、牌照倾斜度等许多客观因素的影响,复杂程度高,不具备工程应用的条件。而车牌分拣过程中获取的车牌图像背景比较单一、光线较为均匀。研究这类车牌图像的快速准确的识别方法具有重要的应用价值。本论文通过对常用车牌定位算法的研究,针对分拣中的车牌特点,基于Lab色域空间,提出了一种利用颜色信息和投影相结合的车牌定位方法,利用车牌图像在Lab色域空间中的颜色特征,采用数学形态学中的膨胀、腐蚀等运算对图像进行分割;运用基于字符结构特征和模板匹配的方法,完成车牌的识别。采用.NET与SQL2000 SERVER数据库,研发了车牌的自动分拣识别系统,并对系统效果进行了分析。本文算法在车牌分拣系统中得到了应用。实验表明,本文算法对牌照在图像中的位置、牌照的颜色没有限制,对牌照的倾斜和图像对比度的变化有较强的适应能力。系统测试结果,牌照定位的准确率达94.8%,字符识别率达84.5%,结果令用户比较满意。
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