楊穎　袁征

摘 要 隨著模式識(shí)別和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，車牌識(shí)別已成為車輛自動(dòng)化管理的重點(diǎn)。本文采用車牌識(shí)別技術(shù)對車輛進(jìn)行快速識(shí)別，經(jīng)過圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割和字符識(shí)別，比對數(shù)據(jù)庫確定車輛身份，擴(kuò)大了車輛識(shí)別的范圍和種類，加強(qiáng)了人機(jī)協(xié)同，實(shí)現(xiàn)了車輛出入的安全、高效、有序。

關(guān)鍵詞 車牌識(shí)別 登記 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

中圖分類號(hào)：TN911.734 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

近年來，車輛自動(dòng)化管理成為社會(huì)發(fā)展的大趨勢。車輛保有量劇增、社會(huì)形勢深刻變化，造成重要區(qū)域車輛出入步驟繁瑣、安全性差。本文設(shè)計(jì)了一個(gè)車輛識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)車輛出入安全、高效、有序。

1設(shè)計(jì)方案

車輛駛近營門，觸發(fā)檢測裝置，圖像采集裝置攝取圖像，經(jīng)識(shí)別后，比對數(shù)據(jù)庫，輔助哨兵確定車輛類型。

2車牌識(shí)別

車牌識(shí)別分為圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別四步。其具體處理流程如圖2所示

2.1圖像預(yù)處理

采用加權(quán)平均值法，將圖像灰度化，可大大降低系統(tǒng)運(yùn)算量，提高處理速度。天氣變化等因素造成圖像質(zhì)量不高，圖像濾波可抑制干擾影響。最后，檢測邊緣，方便目標(biāo)檢測、識(shí)別。常見算子：Robert、Sobel、Prewitt。

2.2車牌定位

（1）形態(tài)學(xué)確定車牌大致區(qū)域

構(gòu)造結(jié)構(gòu)元素，腐蝕可去除小噪聲。閉運(yùn)算平滑邊緣，最后，形態(tài)學(xué)除去干擾區(qū)域。

（2）投影法準(zhǔn)確定位車牌區(qū)域

逐行掃描，設(shè)定閾值，排除干擾后，分別確定上下邊界。左右邊界確定和上下邊界原理相似。結(jié)果如圖3所示：

2.3字符分割

結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)，首先水平投影，得單個(gè)字符寬度。垂直投影，設(shè)定字符閾值和寬度閾值，排除干擾，確定分割位置。

2.4字符識(shí)別

模板匹配法，首先建立字符模板，完成字符分割后，歸一化單個(gè)字符，比較字符和模板相同像素點(diǎn)上的取值，取相似程度最高的為匹配結(jié)果。

3結(jié)果與分析

本系統(tǒng)通過圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割和字符識(shí)別四步完成車牌識(shí)別。車牌定位，分為粗略定位和準(zhǔn)確定位兩步，效果良好；字符分割，可排除邊框和分隔符影響，提高了系統(tǒng)的效率；字符識(shí)別利用模板匹配法，其計(jì)算量小、識(shí)別速度快，滿足我們對實(shí)時(shí)性的需要。

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