車(chē)牌定位

車(chē)牌定位是指根據(jù)車(chē)牌圖像的區(qū)域特征來(lái)將車(chē)牌在圖像中的部分從背景圖像中分離開(kāi)來(lái)，由于車(chē)牌區(qū)域在圖像特征主要包括顏色和形狀，車(chē)牌區(qū)域的顏色一般為藍(lán)色、黃色或白色，它們與圖像的背景顏色存在較大的差異。車(chē)牌的形狀一般為矩形。而車(chē)牌號(hào)在外形和排列上都存在規(guī)律性。車(chē)牌定位技術(shù)就是將上述特征經(jīng)過(guò)一定的變換與處理后，使之能作為車(chē)牌定位的依據(jù)。因此，停車(chē)場(chǎng)實(shí)現(xiàn)真正的無(wú)人化管理，是停車(chē)場(chǎng)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)發(fā)展的一大趨勢(shì)。

　車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是當(dāng)今智能交通管理技術(shù)研究的重要課題。識(shí)別、處理系統(tǒng)在運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中接收的車(chē)輛圖像、車(chē)牌定位、字符分割，然后自動(dòng)識(shí)別汽車(chē)牌照字符，這是車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的核心過(guò)程。該系統(tǒng)借助汽車(chē)牌照的wei一性來(lái)管理車(chē)輛信息。在現(xiàn)代交通行業(yè)發(fā)展過(guò)程中，車(chē)牌的識(shí)別體系是制約交通管理實(shí)現(xiàn)科技化的因素，該課題研究的車(chē)牌識(shí)別體系大大降低了交通管理工作的復(fù)雜程度。由于獲得的車(chē)牌圖像的多樣性以及諸如煙霧，雨，雪和不同陽(yáng)光角度等許多因素的影響，車(chē)牌識(shí)別面臨著巨大的挑戰(zhàn)。該系統(tǒng)首先需要獲取車(chē)輛的圖像，然后將獲取的牌照?qǐng)D像進(jìn)行分割，后實(shí)現(xiàn)車(chē)輛字符的識(shí)別。

該系統(tǒng)將獲得的機(jī)動(dòng)車(chē)所有的圖像實(shí)行串連處理后，會(huì)用數(shù)字字符的方法輸送得出的信息，這樣不僅存儲(chǔ)空間少，而且操作更加便捷。由此看來(lái)該課題研究的內(nèi)容發(fā)展空間很廣泛，它的速度與方便性是人工汽車(chē)牌照識(shí)別遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到的，這對(duì)交通發(fā)展領(lǐng)域有深遠(yuǎn)的影響。

文章對(duì)計(jì)算機(jī)圖像處理、人工智能、模式識(shí)別等車(chē)牌識(shí)別的背景知識(shí)進(jìn)行深入研究，摸索出了用數(shù)字圖像知識(shí)進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別的方法并重點(diǎn)研究，對(duì)在較為復(fù)雜的背景下的車(chē)牌定位、字符分割的車(chē)牌字符識(shí)別算法進(jìn)行了重點(diǎn)研究，在識(shí)別上取得了良好效果。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的各功能組成部分是該文研究的主要內(nèi)容，詳細(xì)內(nèi)容如下。

數(shù)字的圖像處理、車(chē)牌的智能識(shí)別、計(jì)算機(jī)技術(shù)這幾部分是智能識(shí)別體系的根本，該體系借助汽車(chē)牌照具有wei一性這一特點(diǎn)，在攝像機(jī)抓拍圖像之后馬上對(duì)汽車(chē)牌照實(shí)行識(shí)別，后輸送到計(jì)算機(jī)上存儲(chǔ)信息，這就完成了對(duì)車(chē)牌的自動(dòng)識(shí)別，這種識(shí)別方式大大降低了整個(gè)識(shí)別過(guò)程的復(fù)雜程度，提高了工作效率。該系統(tǒng)將獲得的機(jī)動(dòng)車(chē)所有的圖像實(shí)行串連處理后，會(huì)用數(shù)字字符的方法輸送得出的信息，這樣不僅存儲(chǔ)空間少，而且操作更加便捷。