視頻流中的車輛信息提取算法研究.pdf

1、隨著我國國民經(jīng)濟的高速發(fā)展，國內高速公路、城市道路、停車場建設越來越多，對交通控制、安全管理的要求也日益提高，智能交通系統(tǒng)(ITS)已成為當前交通管理發(fā)展的主要方向。而利用電視視頻技術、計算機圖象處理技術、模式識別技術及通信技術等多項技術為一體的計算機視頻監(jiān)測技術對交通進行監(jiān)測和控制是一個具有廣闊應用前景的研究方向。視頻流中的車輛信息包括車流量統(tǒng)計、超速、違章超車、車輛和人員跟蹤、車牌號碼識別、交通行為分析等；基于圖像的生產線自動檢測；

2、基于圖像的火災監(jiān)測等。其中車輛牌照識別(LPR)系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)的核心，起著舉足輕重的作用，它的廣泛應用必將有助于我國交通管理自動化的進程。 本文對車牌識別系統(tǒng)的幾個主要步驟：圖像預處理、車牌定位、字符分割和字符識別，分別對我們所提出的方案進行了比較和算法設計。 圖像預處理：采用灰度變換、中值濾波和平滑等方法對圖像進行處理，提高了圖像的質量。 車牌定位：這是車牌識別系統(tǒng)中至關重要的一步。先對現(xiàn)有的各種定位算法

3、進行了比較和分析，并總結了這些算法的共同點。在此基礎上，提出了自己的定位方法，該方法包括粗定位和精確定位。 字符分割：分析定位后的車牌圖像特征，提出一種基于圖像垂直投影的分割算法。 字符識別：對漢字字符采用三級分類進行識別。對于數(shù)字字母集合，提出多級判決樹的方法，通過大量統(tǒng)計數(shù)字字母字符的結構和統(tǒng)計特征，逐級分類，進行識別，此方法算法簡單，識別速度快。 車牌識別算法主要由軟件實現(xiàn)，為了快速高效的開發(fā)出模塊原型，各