研究目的和意義:

現在，隨著計算機圖像處理技術的進步，設計對車輛牌照的識別程序并有較高的成功率也變得越來越重要了。該系統主要涉及的不僅僅有光學、人工智能、還有數字圖像處理、電子控制等。其是通過對圖像采集儀器等所采集到的車輛圖像做比較全面的系統分析，然后得出汽車獨有的牌照，完成系統要求并輸出。接著再進行后期的處理就可以實現一系列現代化車輛管理的要求，例如交通流量控制、車輛的定位、汽車防盜與行駛中超速的自動化監管功能等。這就在很大程度上維護了城市的治安與交通的秩序，同時也對實現交通自動化起著重大的作用。

課題研究現狀:

 車輛牌照定位與識別是計算機視覺與模式識別技術在智能交通領域應用的重要研究課題之一, 該技術應用范圍非常廣泛。國外汽車牌照識別系統研究工作已有一定進展, 但并不盡合我國國情。我國汽車牌照的規范懸掛位置不唯一，并且由于環境、道路或人為因素造成汽車牌照污染嚴重, 這種情況下國外發達國家不允許上路, 而在我國仍可上路行駛等。由于我國汽車車牌識別的特殊性, 采用任何一種單一識別技術均難以奏效。目前正在研制的無源型汽車牌照智能識別系統綜合利用了車輛檢測技術、計算機視覺(Computer Vision) 技術、圖象處理技術、人工智能技術和人工神經網絡技術等, 是一個比較有發展前途的車牌識別系統。

課題研究主要內容、實施方案及創新點:

車牌區域定位與字符的識別是該系統兩個重要模塊，其中前者那部分還可分兩個模塊：圖像的前期處理和車牌的定位與分割[4]。而字符識別又分為字符提取與字符分割。其中，要求最高的是對車牌的處理，為了便于牌照的分割與識別，原始圖片就應該具有一些較優的條件，如合適的亮度、對比度、清晰度等。但是由于該系統的圖像采集工作于開放的戶外環境，再加上車牌污垢、光線等各方面因素的影響，所采集到的圖象可能就會出現一些不可避免的缺陷，如模糊不清、歪斜甚至缺角等一些嚴重的缺憾，因此我們需要進行原始圖片在識別前的預處理。在圖片中，經過采樣灰色操作的清晰度，改善邊緣化，然后再對車牌的邊框進行處理找出車牌邊緣切割出來，然后進行膨脹并同時做腐蝕操作，讓車牌的特征更加突出，更好的定位出牌照的位置。在完成這項操作后，接著把之前所得到的車牌區域中的字符一一切割出來。接著再做歸一化，使字符變得更加規律與整齊，接著再建立一組合適的字符模版，不過由于各種原因本次設計并沒有對其進行較為深入的研究。對于整個系統來說最重要的是對牌照進行一整個系列的處理最后將車牌中的字符提取出來，這總的使用到了兩次切割，就是車牌在原始圖中的切割與字符在車牌中的切割，這是設計主要核心部分。在這兩個切割之前，還有許多對圖像進行特征處理使其更容易分割出來的技術。主要有：灰度處理、閾值分割、圖像歸一化與去噪、邊緣檢測、均值濾波、二值化等技術，這些技術是實現整個系統設計要求的重要前提[16]。在下面的文章里面我將對這些再做一些比較仔細的分析與設計。

課題進度安排:

2018.1.21 - 2018.3.6： 查找資料、搜集相關素材，完成需求分析 

2018.3.7- 2018.3.12： 完成概要設計 

2018.3.13 - 2018.4.1：完成詳細設計 

2018.4.2- 2018.4.10：完成編碼

2018.4.11- 2018.4.13： 完成軟件測試

2018.4.14- 2018.4.25：整理資料、撰寫設計報告

2018.4.26- 2018.4.30：根據導師要求，完善畢業設計和設計報告

主要參考文獻:www.628tf.com

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