1.设计目的及意义，国内外研究现状

1.1 研究目的及意义

1.1研究目的及意义

科学技术的飞速发展和社会生活水平的不断提高，世界上交通运输的发展取得了非常快速发展。德国的卡尔·弗里特立奇·本茨于 1885 年制成了世界上第一辆三轮车，由此开始，汽车伴随着社会的不断进步出现了爆炸式的增长。在汽车没有出现以前，人们去哪里都会要么徒步要么骑马，出行方式费时费力。而汽车的出现则改变了这一现状，汽车扩大了人们的生活范围，使人与人之间的联系简便快捷，不会那么的受距离或地理环境的约束，从而加强了相互之间

的交流，促进了社会的进步。目前我国的汽车数量已经增加到一亿八千万辆，已经成为了世界上第二大的汽车国家，并且其数量仍然在快速的增长当中。当然，随着汽车数量的不断增多，马路的不断加宽加长，对这些汽车的管理也就是现在的交通问题越来越被人们所关注，从而使其成为了一门很重要的学科来研究。在这门学科中主要研究的问题又依赖于对车辆的识别，车辆识别也就是车牌的识别。车牌识别在智能交通系统中占有比较重要的地位。而智能交通系统的定义是采用数字图像处理技术、控制和通讯技术等一系列先进技术自动对道路交通运输进行无人监控和管理。其中的车牌识别系统在道路交通监控，高速公路自动收费，智能园区管理等方面有着广泛应用。这些具体的应用缓解了交通的拥堵，起到了节省人力成本，提高效率，改进管理成果的作用。所以说，车牌识别系统的应用对整个国民经济的发展起到了积极作用。

1.2 国内外的研究现状

1.2.1国外研究现状

国外车牌识别方面的研究出现的比较早，现有的成熟算法也很多。A.S.Johnson等人在车牌识别的算法中使用了数字图像处理先进技术算法和模式识别技术中的算法结合的优秀算法。他们的算法通过对数量巨大的图片处理实验，统计计算所有图片中车牌字符区域的直方图限值，根据先验知识与图像的直方图限值来确定车牌区域。接下来对车牌字符区域图片使用模板匹配的方法分割并识别车牌字符达到识别的目的。P.V.Suryanarayana 等人提出一种算法，该算法先把含有车牌的图像使用二值化算法二值化，然后使用边缘检测算子得到边缘特征图像。接下来通过车牌字符区域固有的长宽，长宽比等特点构造算法搜索找出所有可能的车牌区域，再通过开闭操作剔除部分不具有车牌字符区域典型特征的候选区域，最后通过车牌底板区域颜色与背景颜色对比明显的特征提取出目标车牌区域图像。Eun Ryung Lee等提出的算法是利用现在流行的神经网络应用技术，根据图像中每一个具体的像素点的色彩进行分类，分成几组。再把图像转换到 HIS 颜色空间，找出每个像素点八领域中的颜色分量最大值作为这个点的颜色值，逐个的处理这些像素点。接下来使用彩色直方图的形式搜索车牌区域，使用HV 彩色直方图方法进行分割，把字符分成单个的个体，在使用传统的模板匹配方法对分割的字符进行识别得到最终的识别结果。意大利人 M.Notturmo, Gramieri等针对自己国家车牌的特点设计了一种车牌识别系统，这个识别系统的名字是TELEPASS。英国也有自己的车牌识别系统名为 ARGUS。该系统比较先进，功能齐全。识别时间仅有 100ms 左右，还能对高速运行的车辆进行准确的识别。其他发达国家比如美国、日本、德国等都有自己国家车牌相对应的车牌识别系统。

1.2.2国内车牌研究

国内车牌识别系统的发展较国外发达国家发展开始的比较晚，但现在也出现了一些适合中国车牌特色的车牌识别系统。比如武汉大学喻晓、李慕龙等提出了一种车牌定位的算法。这种算法是基于车牌字符区域字符和底板的颜色特征和字符区域特殊的纹理这些特点来定位车牌的。他们首先通过基本的算法，数学形态学和边缘检测，找出可能的车牌区域，接下来使用车牌字符区域字符和底板的颜色特征来去掉非车牌区域得到目标车牌信息。华中科技大学沈世宴、盛翊智提出的算法是基于灰度图的定位算法。他们把彩色图像转换成灰度图后使用边缘检测算法得到边缘检测图，使用特定的二值化算法把边缘检测图像二值化，接下来通过横向投影，根据车牌字符区域横向投影特征来定位车牌，最后使用纵向投影特征来分割车牌字符。还有其他的学者也提出了很多的车牌定位识别算法。完成产品并取得应用的有几种产品，比如中科院自动化研究所的“汉王眼”、香港亚洲视觉科技有限公司的慧光车牌号码识别系统等等。

2. 研究的基本内容与方案

2.基本内容，目标，拟采用的技术方案及措施

2.1基本内容