开题报告-基于车牌识别系统的车牌定位方法的设计与实现

毕业设计（论文）开题报告题 目：基于车牌识别系统的车牌定位方法的设计与实现 学 院：专业名称：班级学号：学生姓名：指导教师：填 表 日 期 2013 年 12 月 4 日南昌航空大学东软班 开题报告11、选题依据、目的和意义近几年我国的汽车数量逐年递增，各个城市的交通压力也越来越大，对汽车的管理也越来越重要，因此有了各种交通道路监视及管理系统。汽车牌照就相当于汽车的身份证，汽车牌照的识别在交通监视和控制有着十分重要的地位，是实现现代化交通管理和智能化的重要前提，其目的就是无需为车辆加装其他特殊装置的情况下实现对车牌的自动监测，从而给交通系统的自动管理提供了极大的方便，车牌识别系统可以广泛应用与高速公路，公路，停车场管理，监控违章车辆的等等需要车牌认证的重要场合，将提高汽车安全管理水平及运行效率，尤其在高速公路收费系统中，实现不停车收费技术可提高公路系统的运行效率，车牌识别系统更具有不可替代的作用，因此对车牌识别的识别技术的研究和应用系统开发具有重要的现实意义。车牌定位作为整个车牌识别系统的重要的部分，有着承上启下的重要作用，因此做好车牌定位对于整个系统来说是很关键的一部分。二、国内外研究现状及发展趋势2.1 国外现状及发展趋势车牌自动识别是交通监控中比较热门的研究课题，许多科技工作者为此做出了不懈的努力。许多发达的工业国家和地区,早在 80 年代初期就着手研制汽车牌照识别系统。现有比较好的牌照定位方法主要有 J.Barroso1等提出的基于水平线搜寻的定位方法，R.Parisi 2等提出的基于DFT 变换的频域分析方法；CharCoetzee 3提出的基于 Niblack 二值化算法及自适应边界搜索算法的定位方法； J.Bulas-Cruz4等人曾提出基于扫描行的车牌提取方法。这些方法尽管在一定条件下可以分割出车牌，但车牌识别系统大多是利用摄像室外拍的汽车图案，存在着几多客观的干扰，因此定位并不十分理想，对于其它国家的车牌并不能很好的识别，甚至会出现产生错误的现象。2.2 国内现状及发展趋势90 年代以来，由于交通现代化发展的需要，我国也逐渐开始对车牌定位进行深入研究，并取得了一定的成效。刘效静，成瑜提出了一种汽车牌照的自动识别算法先对汽车图象进行直方图均衡、平滑去噪、二值化预处理，再根据车牌上文字变化特点快速、准确地从复杂背景中分割车牌的方法 5 ，牛欣，沈兰荔基于特征的车辆牌照定位算法 6，刘智勇，刘迎建基于车牌识南昌航空大学东软班 开题报告2别中的图像提取及分割 7，郁伯康，郑义基于视觉的车牌牌照检测 8，戚飞虎，叶蔓菩基于机动车辆自动识别收费系统工程 10，袁志伟，潘晓露等基于车辆牌照定位的算法研究 11，上海交通大学的晏建华、赵正校提出了基于属性开运算的汽车牌照区域定位算法 12，通过对灰度图像采用属性开运算，削去满足特定属性的峰部，确定出目标以及少量非目标区域，然后计算出图像的倾斜角及目标区域所在范围；华南理工大学的戴青云和广东工业大学的余英林提出基于小波与形态学的车牌图像分割方法 13，是湘全,何苑凌,蔡孟波基于遗传算法在车牌定位中的应用14，上海交通大学的赵雪春等人提出了一种采用色彩分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法 15。还有同济大学的廖金周、宣国荣提出的基于字符串的车辆牌照分割方法 9。近几年，国内也有许多公司以及科研机构进行这方面的研究，并且有一用化产品，这些产品的车牌识别率都在 70%以上，但是对环境要求较高，在全天候的条件下，都存在识别精度不高、识别时间长等特点，车牌识别技术还存在很大的发展空间 14。目前，这一领域仍很活跃。国内比较好的定位算法有基于车牌文字变化特征的自动扫描识别算法；基于特征的车辆牌照定位算法：基于变换函数提取车牌的算法：基于视觉的车辆牌照检测；基于小波与形态学的定位算法。这些算法都是基于车牌的特征来研究车牌的定位与识别，因而具有一定的针对性和局限性。三、研究的主要内容及实验方案3.1、毕业设计的主要研究内容车牌定位是车牌识别系统算法研究中的关键点。汽车牌照定位（LPL）是在具有复杂背景的图片上进行图像预处理、汽车牌照区域搜索和汽车牌照定位 3 部分。图像预处理是对原始图像进行滤波和增强后，搜索整幅图像中可能包含汽车的若干区域，剔除非牌照区域找到真实位置。即车牌定位是从一张复杂背景的图像中找到车牌所在的区域，其关键在于寻找最有效的车牌特征。目前，根据车牌本身两种比较明显的特征，将车牌定位方法分为基于纹理特征和基于颜色特征。3.2、实验方案初次定位可以快速的搜寻到车牌所在的大致区域，然后在此区域内对车牌进行二次定位。初次定位就是大致将可能是车牌部分和其他的部分分类，对于包含车牌的图像，字符的笔画特南昌航空大学东软班 开题报告3征就是一种人工纹理，而且车牌的字符之间的距离相对较小，连续出现的字符就是一个在这种认知下的连通区域，因此对搜索车牌可以通过搜索连续字符串来实现。把具有这种纹理特征的区域模糊化，那么车牌中的连续字符就会变成一个近似的矩形连通域，字符连接特征也就从难以量化的纹理特征转化为易于量化的矩形特征，便于特征向量的提取。这时对连续字符串的搜索可以转换为对准矩形的搜索。然后对搜索到的几个矩形区域，选择正确的一个，有时因为拍照角度的原因，得到的矩形的区域可能是不是规则的，出现倾斜的情况，需要将其处理得到水平的矩形图像。四、目标，主要特色及工作进度4.1 目标：通过对车牌识别系统的学习，能够大概的了解整个系统运行的流程，对各个部分的实现以及算法有一定的了解，对车牌定位的实现的原理以及其中各个算法的优点以及缺点有更深的了解，能够准确有效率的实现车牌定位。4.2 主要特色：在包含车牌图像中，本身可能存在矩形物体或类矩形物体，对于以矩形特征为基础的特征向量，无法进行此类物体与车牌的区分，直接的结果将是候选车牌数量的增加，从而导致系统实时性的降低。因此消除图像中的此类物体是很有必要而且有益的。因此需要将字符之间的距离拉近，字符连接特征转化的过程也就是一个将相邻的字符纹理合并的过程，由连续的字符纹理特征转化为易于量化的矩形特征，便于特征向量的抽取。4.3 工作进度：序号 阶段&任务1 第一阶段：论文开题阶段 2013.11.12013.11.13 主要完成开题报告，确定毕业设计研究题目和方向。2 第二阶段：需求分析阶段 2013.11.142013.11.22 完成项目中需求阶段。3 第三阶段：概要设计阶段 2013.11.232013.12.04 完成项目概要设计阶段。南昌航空大学东软班 开题报告44 第四阶段：详细设计阶段 2013.12.042013.12.20 完成项目详细设计阶段。5 第五阶段：中期检查2013.12.202013.12.30完成中期检查报告。6 第六阶段：代码实现及测试阶段 2014.1.12014.2.30 完成项目编码及测试阶段。5、主要参考文献1J.Barroso, A.Rafael,et al.Number plate reading using computer vision. In Proc.IEEE International Symposium on Industrial Electronics. Portuga1.1997.2R.Parisi, et al.Car Plate Recognition by Neural Network and Image Processing. In Proc. IEEE International Symposium on Circuits and Systems.USA.1998,May 31-June 3.3Charl Coetzee,et al.PC Based Number Plate Recognition System.In Proc.IEEE International Symposium on Industrial Electronics.1998.4Barroso J, Bulas-Cruz J&Dagless E L, Real-Time Number Plate Reading, 4th IFAC Workshop on Algorithms and Architectures for Real-time Control,1997.5刘效静，成瑜.汽车牌照自动识别技术研究.南京航空航天大学学报.1998,30(5):573-576.6牛欣，沈兰荔.基于特征的车辆牌照定位算法.交通与计算机.2000,1(1):31-33.7刘智勇，刘迎建.车牌识别中的图像提取及分割.中文信息学报.2000,14(4):29-33.8郁伯康，郑义.基于视觉的车牌牌照检测.计算机应用研究.1998,16(5):38-41.9廖金周，宣国荣.车辆牌照的自动分割.微型电脑应用.1999,15(7):32-34.10戚飞虎，叶蔓菩.机动车辆自动识别收费系统工程.交通与计算机.1997,16(5):38-41.11袁志伟，潘晓露等.车辆牌照定位的算法研究.昆明理工大学学报.2001,(2):56-60.12晏建华，赵正校.基