摘 要

随着我国经济的迅速发展，城市汽车保有量的急速增加，城市交通车辆拥堵，交通事故频繁发生。研究出一种高效快速的车牌定位识别技术，有助于对车辆进行实时监控管理，使此类问题得到解决。虽然目前国内外已经有许多车牌识别系统，但是这些系统都是在某些控制的条件下工作，因为车牌图像背景的复杂性以及车牌在图像中的位置和图像质量的不可预知性，车牌识别系统一直都没有一个明确的好的方案，所以车牌识别系统仍然广泛的被认为是一个需要解决的问题。车牌识别主要涉及了人工智能，计算机视觉，数字图像处理，机器学习等众多科学领域，主要包括车牌定位和字符识别两个部分，车牌定位是字符识别的先决条件，要实现高效准确的车牌识别技术，首先要解决的就是车牌定位。

本文针对复杂背景中的车牌定位的课题，系统论述了近年来国内外车牌定位的最新研究成果和现状，分析了车牌区域固有的特征和复杂背景中的定位难点。研究了车牌识别软件，扩充了车牌图片数据库，并进行了车牌识别和定位实验，统计了复杂背景中的定位率和识别率，提出了对软件的改进方向和方法。

关键词：车牌定位；Sobel边缘检测；灰度化；二值化

Abstract

As the economy of china develop quickly,automobile quantity in cities is increasing rapidly,urban transport traffic congestion and traffic accidents are frequent.Developing a fast and efficient plate location identification technology to manage current-time monitoring of vehicles can resolve these issues.Although there have been many domestic and foreign license plate recognition systems, these systems are working under certain controlled conditions, because of the license plate image background complexity and license plate in the image position and the image quality of unpredictability and license plate recognition system, We have not a definite good program, so the license plate recognition system is still widely considered to be a problem to be solved. License plate recognition mainly involves many scientific fields of artificial intelligence, computer vision, image processing and machine learning, including the license plate location and character recognition into two parts. License plate location is prerequisite for character recognition To achieve efficient and accurate license plate recognition technology, what must be solved first is the license plate location.

In this paper, complex background of the subject plate is positioned on the large amount of data which is collected, compiled and summarized the status of the latest research results at home and abroad in recent years. License plate location analyzes the inherent characteristics of the license plate area and complex background position. Research on the instructor for the license plate recognition software, a large collection of license plate image, and experiments were carried out. Complex statistical background positioning rate and recognition rate are proposed to improve the direction of software and methods.

Key Words：License plate location; Sobel edge detection; grayscale; binarizat

目 录

第一章 绪论 1

1.1 复杂背景中的车牌定位课题背景及意义 1

1.2 国内外发展现状 2

1.3 车牌的基本特征 3

1.4 车牌定位的难点 4

1.5 本文的主要研究内容 5

第二章 复杂背景中的车牌定位关键技术 7

2.1 车牌定位技术概述 7

2.2 车牌定位系统流程 9

第三章 车牌图像的预处理 10

3.1 图像去噪 10

3.2 图像的灰度化 11

3.3 灰度图像的二值化 12

第四章 复杂背景中的车牌定位 14

4.1 车牌的粗定位 14

4.1.1 边缘检测 14

4.1.2 形态学处理 16

4.1.3 取轮廓 18

4.2 车牌精定位 18

4.2.1 尺寸判断 18

4.2.2 角度判断 19

4.2.3 SVM模型的车牌筛选 26

第五章 实验结果及分析 31

5.1 程序的安装与配置 31

5.2 正面车牌定位实验结果 33

5.3 复杂背景中的车牌定位与识别 40

5.3.1 实验现象和结果 40

5.3.2 结果分析 44

第六章 总结及创新 46

参考文献 47

致 谢 48

第一章 绪论

1.1 复杂背景中的车牌定位课题背景及意义

目前我国城市交通处于充满机遇和挑战的关键时期，随着老城改造，新城建设，想要实现生态城市，绿色交通，各政府和有关部门急需解决的首要问题就是拥堵的城市交通和频发的事故。智能化交通道路管理系统在其中扮演了重要的角色，因为交通管理部门可以通过这些安装有车牌检测装置的智能化交通管理系统对车辆进行实时监控，在不影响车辆行驶状态的同时得到各种车辆行驶状况的数据，从而对车辆进行指挥和管理。