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隨著21世紀(jì)世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度加快,國家經(jīng)濟(jì)建設(shè)迅速發(fā)展和綜合實(shí)力大幅提升,汽車已經(jīng)成為尋常之物進(jìn)入人們的生活中,人們已經(jīng)進(jìn)入汽車時(shí)代。然而隨之而來的是越來越繁重的道路交通壓力和更多的人力資源來處理交通問題,飛速發(fā)展的交通在帶來種種難題的同時(shí)也催生了解決這些難題的各種車輛管理技術(shù)的快速發(fā)展,如車輛實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)、電子收費(fèi)系統(tǒng)ETC、自動設(shè)備識別系統(tǒng)AEI、智能交通系統(tǒng)(Intelligence TrafficsSstem)、城市停車系統(tǒng)等研究。車牌自動識別憑借其動態(tài)識別、識別時(shí)間短、識別率高、可針對車牌的特性進(jìn)行完善的化的搜索處理,同時(shí)能對多種車牌進(jìn)行識別;可實(shí)現(xiàn)全自動放行車輛,對免費(fèi)車、固定車可實(shí)現(xiàn)全自動入場和放行等優(yōu)勢逐漸應(yīng)用到我們生活中的方方面面。
中國車牌的格式與國外有較大差異且車牌識別技術(shù)研究起步較晚,所以國外關(guān)于車牌識別的研究對于中國僅具有參考價(jià)值,其在中國的應(yīng)用效果不能達(dá)到其在國內(nèi)的應(yīng)用效果,但在其識別系統(tǒng)中所采用的各種思想和算法可以為我國所借鑒。車牌識別系統(tǒng)自進(jìn)入中國以來,迅速吸引大量的學(xué)者開始從事這方面的研究,并提出了很多新穎便捷的算法。自動化研究所的劉智勇等人開發(fā)的系統(tǒng)在一個(gè)樣本容量為3170的樣本集中,車牌定位的準(zhǔn)確率為99.41%,切割準(zhǔn)確率為94.62%,這套系統(tǒng)后來被漢王公司的車牌識別系統(tǒng)采用,取得了較好的效果。南京大學(xué)的熊軍等提出基于字符紋理特征的定位算法,其準(zhǔn)確率高達(dá)95%。華中科技大學(xué)的陳振學(xué)等人提出一種新的車牌圖像字符分割和識別算法,使用一維循環(huán)清零法,先對垂直投影圖進(jìn)行一次掃描,有效的清除雜點(diǎn)與間隔符,其分割正確率達(dá)到96.8%。浙江大學(xué)的潘云鶴、張引等提出彩色邊緣算子Color Prewitt 、彩色邊緣檢測和區(qū)域生長相結(jié)合的定位算法,算法非常簡單,作用顏色空間廣,牌照區(qū)域易于與背景分離,但其存儲量和計(jì)算量比較大,不能滿足實(shí)時(shí)性的要求。而且當(dāng)車牌區(qū)域的顏色與附近顏別不大時(shí),定位失誤機(jī)率增加。國內(nèi)還有許多學(xué)者也在進(jìn)行這方面的研究且取得可觀的研究成果。