汽车车牌的自动检测与识别
车牌识别原理
车牌识别原理
车牌识别是指通过图像处理和模式识别技术，对车辆的车牌进行自动识别和文字提取的过程。
其原理可以概括为以下几个步骤：
1. 图像预处理：从摄像头获取的图像需要进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作。
去噪主要是为了减少图像中的干扰信息，而灰度化和二值化则是将图像转换为黑白二值图，方便后续处理。
2. 车牌定位：在经过预处理后的图像中，需要找到车牌所在的位置。
常用的方法有基于边缘检测、颜色分析和形状匹配等。
边缘检测可以提取图像中的边缘信息，颜色分析可以根据车牌的颜色特性进行筛选，形状匹配可以通过匹配车牌的形状特征来定位。
3. 字符分割：在定位到车牌后，需要将车牌上的字符进行分割。
常见的方法有基于边缘投影和垂直投影的字符分割算法。
边缘投影是通过检测字符边缘的变化情况来实现分割，垂直投影则是通过统计字符列中像素的数量来实现分割。
4. 字符识别：分割后得到的单个字符需要进行识别。
字符识别主要是通过模式识别技术，例如用神经网络、SVM等算法进
行训练和匹配。
训练集中包含了各种不同字符的样本，识别时将样本与待识别字符进行比对，找到最匹配的字符。
5. 结果输出：识别出的字符需要进行校验和整理，确保识别准
确无误。
最后将识别结果输出为文字或数字，用于后续的车辆管理和系统应用。
综上所述，车牌识别主要通过图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别和结果输出等步骤实现对车牌的自动识别和文字提取。
通过不同的算法和技术优化，可以提高识别的准确率和实时性，提升车牌识别系统的性能和可靠性。
请简述车牌识别的工作过程。
请简述车牌识别的工作过程。
车牌识别是人工智能领域中重要的一部分，也是促进智慧停车技术发展的主要动力。
车牌识别通过触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、号码识别处理机、缴费终端等硬件设备以及车牌定位、字符分割、字符识别等软件算法来运作车牌识别过程，具体包含以下七个流程：1.图像采集：车牌识别根据车辆检测方式的不同，图像采集一般分为两种，一种是静态模式下的图像采集，通过车辆触发地感线圈、红外或雷达等装置，给相机一个触发信号，相机在接收到触发信号后会抓拍一张图像，该方法的优点是触发率高，性能稳定，缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大；另一种是视频模式下的图像采集，外部不需要任何触发信号，相机会实时地记录视频流图像，该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低一些。
2.预处理：车牌识别由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响，所以在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理，以保证得到车牌最清晰的图像。
一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论，实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等，并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。
去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等；增强对比度的方法有对比度线性拉伸、直方图均衡和同态滤波器等；图像缩放的主要方法有最近邻插值法、双线性插值法和立方卷积插值法等。
3.车牌定位：车牌识别从整个图像中准确地检测出车牌区域，是车牌识别过程的一个重要步骤，如果定位失败或定位不完整，会直接导致最终识别失败。
由于复杂的图像背景，且要考虑不清晰车牌的定位，所以很容易把栅栏，广告牌等噪声当成车牌，所以如何排除这些伪车牌也是车牌定位的一个难点。
为了提高定位的准确率和提高识别速度，一般的车牌识别系统都会设计一个外部接口，让用户自己根据现场环境设置不同的识别区域。
车牌自动识别系统概述
车牌自动识别系统2-1系统概述随着我国综合实力和国民收入水平的提高，机动车每年以10%～20%的速度迅猛增长，道路建设步伐加快，全国城市化水平也在不断提高，交通管理现状和需求的矛盾进一步加剧，与交通相关的刑事和治安案件也逐年上升，特别是像肇事或作案后驾车沿公路逃逸，盗抢机动车辆，车辆违章行驶等。
针对上述问题，1999 公安部在102，107 国道开展创建活动，2000 年又在104，312 国道和所有高速公路继续开展创建活动，同时又在全国36 个城市实施“畅通工程”，其目的是提高交通管理水平，向科技要警力，适应我国现代化建设的需要。
而公路卡口车辆智能监测记录系统十分有利于对平安大道公路（国道）运行车辆的构成、流量分布，违章情况进行常年不间断的自动记录，为交通规划，交通管理，道路养护部门提供重要的基础和运行数据，为快速纠正交通违章行为，快速侦破交通事故逃逸和机动车盗抢案件提供重要的技术手段和证据，对平安大道（国道）的平安运行和提高公路交通管理的快速反应能力有着十分重要的意义。
卡口智能车辆监测记录系统是利用先进的光电，计算机，图像处理，模式识别，WEB 数据访问等技术，对监控路面的每一辆机动车的前部特征图像和车辆全景图像进行连续全天候实时记录，计算机根据所摄像的图像进行车辆号牌全自动识别，并能进行车辆动态布控和超速违章报警，通过公安网络能将各个监控点信息有机共享。
系统可以安装在公路任意段面上，包括城市出入主要道路口，收费站，省际和市际卡口等处。
室外摄像头和辅助照明安装在车道上方，与地面的垂直距离高于5.5M，摄像头和辅助照明采用不同支架安装，相应水平距离大于6M。
工业控制计算机可放置在标准机房内或专业机柜里，配置UPS 和稳压电源，所有机壳接地完好。
室外支架上方安装避雷器，摄像头防护罩具备防水，防振，防尘，防磁，隔热和保温能力，系统使用三相交流电源，停电保护和自我引导。
车辆智能监测系统主要应用在城市的进出口交通要道上，对经过卡口的所有车辆进行图像采集并保存，自动识别车牌号码和颜色，自动记录相应车辆车型、颜色、车牌号、行驶方向、车速、路经时间等各种参数，数据具备联网查询。
车牌识别流程
车牌识别流程
车牌识别是一种通过图像处理技术识别车辆车牌号码的技术，
它可以广泛应用于停车场管理、交通违章监测、智能交通系统等领域。
下面将介绍车牌识别的流程。
首先，车牌识别的流程通常包括图像获取、图像预处理、车牌
定位、字符分割和字符识别五个步骤。
图像获取是车牌识别的第一步，它通过摄像头获取车辆的图像。
在图像获取的过程中，需要考虑光线、角度、距离等因素，以确保
获取清晰、准确的车牌图像。
接下来是图像预处理，这一步是为了提高车牌图像的质量，包
括去噪、灰度化、边缘检测、图像增强等处理。
通过图像预处理，
可以使车牌图像更加清晰，有利于后续的车牌定位和字符识别。
第三步是车牌定位，也称为车牌检测，其目的是在经过预处理
的图像中准确定位出车牌的位置。
车牌定位通常采用边缘检测、形
态学处理、颜色定位等技术，以找到车牌的位置和大小。
然后是字符分割，即将定位到的车牌图像中的字符进行分割。
字符分割是车牌识别中比较困难的一步，因为不同车牌的字符数量和形状各异，需要通过算法来准确分割出每个字符。
最后一步是字符识别，也称为光学字符识别（OCR），其目的是对分割后的字符进行识别。
字符识别通常采用模式识别和机器学习算法，将字符映射成文本信息。
总的来说，车牌识别流程包括图像获取、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别五个步骤。
通过这些步骤，可以实现对车辆车牌号码的准确识别，为智能交通系统和车辆管理提供便利。
汽车车牌定位识别概述
汽车车牌定位识别概述汽车车牌定位识别技术的发展得益于计算机视觉技术的进步和硬件设备的不断更新。
自从20世纪80年代末期开始，随着计算机技术的发展，人们开始研究如何利用计算机自动识别车牌。
最初的方法是通过车牌字符的特征提取和模式匹配来实现，但是这种方法在实际应用中存在一些问题，比如对于光照条件、角度和车辆速度的不同会导致识别结果的准确度下降。
随着深度学习技术的兴起，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的发展，汽车车牌定位识别技术得到了显著的进步。
CNN可以通过学习大量的车牌图像来自动提取图像特征，并通过训练模型来识别不同类型的车牌。
这种方法不仅可以提高识别的准确性，还可以适应不同的光照和角度条件。
汽车车牌定位识别技术的应用非常广泛。
首先，在交通安全领域，汽车车牌定位识别可以帮助交警自动检测和记录违反交通规则的车辆，比如闯红灯、超速等。
这种技术可以大大提高交通管理的效率和准确性，减少人为差错。
其次，在停车场管理中，汽车车牌定位识别可以帮助自动识别道闸前的车牌信息，实现自动出入场的管理。
这不仅方便了车辆的出入，还可以提高停车场的管理效率。
另外，在安防领域，汽车车牌定位识别可以帮助监控系统自动追踪和识别特定车辆的位置和行动轨迹，有助于犯罪侦查和预防。
汽车车牌定位识别技术通常包括以下几个步骤。
首先，对车辆图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等。
然后，利用目标检测算法来定位车牌的位置，常用的方法包括边缘检测、颜色分割等。
接下来，对定位到的车牌进行字符分割，将车牌中的字符单独分离出来。
最后，利用字符识别算法对分割后的字符进行识别，常见的方法包括模板匹配、字符特征提取等。
虽然汽车车牌定位识别技术已经取得了很大的进展，但是在实际应用中仍然存在一些挑战。
首先，不同车牌的形状和颜色差异较大，车牌的角度和光照条件也会导致识别的准确性下降。
其次，特定地区的车牌字符种类较多，字符的形状和位置也有差异，这对识别算法提出了更高的要求。
智能交通中的车牌识别技术的使用教程
智能交通中的车牌识别技术的使用教程智能交通系统使用了许多先进的技术来提高交通管理的效率和安全性。
其中之一就是车牌识别技术。
车牌识别技术通过对车辆的车牌进行自动识别，能够在交通监控、停车场管理、智能收费等场景中发挥重要作用。
本文将提供一份详尽的车牌识别技术使用教程，帮助读者了解车牌识别技术的原理和使用方法。
一、车牌识别技术的原理车牌识别技术通过将车辆的车牌图像进行处理和分析，识别出车牌上的字符和数字，并将其转化为文字信息。
车牌识别技术的主要原理分为以下几个步骤：1. 车辆检测：通过图像处理技术，对一幅图像中的车辆进行检测和定位。
这一步骤可以使用传统的图像处理算法，如边缘检测和颜色过滤等方法。
2. 车牌定位：在检测到的车辆区域中，继续对车辆进行车牌定位，即找到车牌在图像中的位置。
这一步骤可以使用模式识别技术，如基于颜色、纹理和形状等特征的分类算法。
3. 字符分割：在获取到车牌图像后，将车牌上的字符进行分割，以便进一步识别每个字符。
字符分割可以利用垂直投影法、基于灰度差值的法、模板匹配法等多种方法。
4. 字符识别：将字符分割后的图像，通过字符识别算法进行识别，将字符转化为对应的文字信息。
字符识别算法可以采用传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN），或者使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）等。
二、车牌识别技术的使用方法现在我们将介绍一种基于开源软件OpenALPR的车牌识别技术的使用方法。
1. 安装和配置OpenALPR：首先，从OpenALPR的官方网站上下载并安装OpenALPR软件。
安装完成后，需要进行配置，包括设置车牌识别的默认参数、选择车牌识别引擎和训练数据的位置等。
2. 输入图像：以图像文件或实时视频流的形式输入车牌识别系统。
对于图像文件，可以直接使用OpenALPR提供的命令行工具进行处理。
对于实时视频流，需要使用相应的软件库进行图像获取和处理。
3. 车牌识别：通过调用OpenALPR提供的API或命令行工具，对输入的图像进行车牌识别。
车牌识别算法总结
车牌识别算法总结车牌识别算法是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，旨在通过图像处理和模式识别技术来实现对车辆车牌的自动检测和识别。
本文将综述车牌识别算法的发展历程、常用的算法框架和关键技术，并对未来的研究方向进行展望。
一、发展历程车牌识别算法的发展可以追溯到上世纪90年代，最早的研究主要集中在车牌定位和字符分割等方面。
随着计算机计算能力的提升和深度学习技术的兴起，车牌识别算法取得了巨大的进展。
目前，车牌识别已经应用于交通管理、智能停车、安防监控等领域，成为计算机视觉领域的重要应用之一二、算法框架1.图像获取：车牌图像可以通过摄像头、监控摄像头、卫星图像等方式获取。
在车牌识别应用中，如何提取到清晰、无遮挡的车牌图像对于算法的准确性至关重要。
2.车牌定位：车牌定位是车牌识别算法的关键步骤，主要通过图像处理算法找到车辆图像中的车牌区域。
这一步骤通常包括颜色分析、形态学操作、边缘检测等技术。
此外，一些算法还可以通过车牌形状和尺寸的先验知识进行进一步筛选。
3.字符分割：字符分割是指将车牌图像中的字符区域切割出来。
由于字符之间的距离和大小不固定，字符分割是车牌识别算法的难点之一、常用的方法包括基于投影的方法、基于连通区域的方法和基于深度学习的方法。
4.字符识别：字符识别是车牌识别算法的最后一步，主要通过模式识别和机器学习方法来实现。
传统的方法包括基于模板匹配的方法、基于统计的方法和基于人工特征的方法。
而近年来，深度学习技术在字符识别方面取得了显著的进展，以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习模型在文本识别领域取得了优异的表现。
三、关键技术在车牌识别算法中，有几个关键的技术对算法的准确性和鲁棒性有重要影响。
1.颜色分析：基于颜色的车牌定位算法是车牌识别中常用的方法之一、车牌的颜色通常有一定的先验知识，利用这一信息可以有效地提高车牌的定位准确率。
2.形态学操作：形态学操作是一种基于图像的形状和结构特征的图像处理算法，常用于车牌定位和字符分割中。
车牌识别系统功能和参数
车牌识别系统功能和参数车牌识别系统是一种用于自动识别和识别出车辆号牌的技术。
它利用计算机视觉和模式识别的原理和技术，通过图像处理和特征提取等方法，从输入的图像中提取车牌号码并进行识别。
车牌识别系统主要可以分为图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别和车牌识别五大模块。
首先，车牌识别系统的功能包括图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别和车牌识别等。
通过图像采集模块，可以采集到来自摄像头或其他图像输入设备的车辆图像。
车牌定位模块可以对车辆图像进行处理，找出图像中的车牌位置。
字符分割模块可以将车牌图像中的字符进行分割，从而得到单个字符图像。
字符识别模块使用OCR（光学字符识别）技术，对字符进行识别，并将字符的识别结果输出。
最后，车牌识别模块通过将字符的识别结果进行组合，得到完整的车牌号码，并输出识别结果。
1.图像采集参数：包括图像分辨率、拍摄角度、曝光度、对比度等。
合理的图像采集参数可以保证车牌在图像中的清晰可见性，减少图像中的噪声和干扰。
2.车牌定位参数：包括车牌的位置、大小、高度、宽度等。
通过调整车牌定位参数，可以准确地找到车牌在图像中的位置，排除其他干扰因素。
3.字符分割参数：包括字符之间的间距、字符的大小、字符的高度、宽度等。
合适的字符分割参数可以确保字符之间的距离和大小符合标准，并准确地划分字符。
4.字符识别参数：包括字符模板库、字符识别算法、识别率等。
良好的字符识别参数可以提高字符识别的准确度和速度。
5.车牌识别参数：包括车牌识别算法、车牌号码格式、识别结果输出等。
优化的车牌识别参数可以保证系统对各种车牌号码的识别正确率，快速地输出识别结果。
除了以上几个参数之外，还有一些额外的参数可以用于进一步优化系统的性能，如图像预处理参数、特征提取参数、分类器参数等。
这些参数的选择和调整可以根据实际应用需求和系统性能要求进行调整。
总之，车牌识别系统的功能和参数都是为了实现车牌号码的自动识别和识别而设计的。
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（ ４）
边缘检测通常借助微分算子，边缘检测算子 检查每个像素点的邻域并对灰度变化率进行量化， 也包括方向的确定。常用的边缘检测算子有 Ｒｏ－ ｂｅｒｔｓ 算子、Ｓｏｂｅｌ算子、Ｐｒｅｗｉｔｔ算子和Ｃａｎｎｙ算 子等。本文中采用Ｓｏｂｅｌ 算子进行处理。边缘检测
数学形态学的基本运算有 ４ 个：膨胀、腐蚀、 开启和闭合。图像集合 Ａ 用结构元素 Ｂ 来膨胀，记 作 Ａ ＋ Ｂ，其定义为：
（ ２）
其中， 表示 Ｂ 的映像，即与 Ｂ 关于原点对称 的集合。式（２）表明，用 Ｂ 对 Ａ 进行膨胀的运算 过程如下：首先作 Ｂ 关于原点的映射，再将其映像 平移 ｘ，当 Ａ 与 Ｂ 映像的交集不为空时，Ｂ 的原点 就是膨胀集合的像素。也就是说，用 Ｂ 来膨胀 Ａ 得 到的集合是集合 的位移与 Ａ 至少有一个非零元 素相交时 Ｂ 的原点的位置集合。式（３）也可以表 示为：
随着智能交通系统（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ，ＩＴＳ）的发展，车牌识别系统（Ｌｉｃｅｎｓｅ Ｐｌａｔｅｓ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ，ＬＰＲＳ）正逐渐被应用 于电子收费、出入控制和车流控制等场合。车牌识 别包括车牌图像输入、车牌定位、字符分割和字符 识别等几个部分。
１ 车牌定位
１．１ 图像变换及边缘检测
收稿日期：２００９－０４－１４ 作者简介：陈 虹，讲师。
１．１．１ 图像变换 我国的车牌主要有蓝底白字，黄底黑字，黑底
白字等多种颜色，受天气和光照的影响较大，用颜 色作为主要的定位手段可靠性不是很强。另外彩 色图像占据的存储空间往往比较大，在图像定位 和识别等后续工作中将会放慢系统处理的速度， 因此，要对其进行灰度转换。
用几个因素进行综合分析来定位车牌区域， 可消除仅用某一参数进行评价所带来的误差。车 牌定位与检测结果如图 ７ 和图 ８。车牌图像见图 ９。
图７ 符合条件的区域 图８ 车牌定位图像
１．４ 倾 斜 校 正 通过对大量车牌图像进行观察，认为车牌图
像中存在 ２ 种角度倾斜：（１）由于图像采集设备本 身存在倾斜，导致同一采集设备采集到的图像有 相同的倾斜角度；（２）当车牌由于悬挂或者摄像的 原因倾斜角度过大时，导致车牌图像存在一定的 倾斜角度。需要对牌照进行倾斜校正。
式（４）表明，Ａ 用 Ｂ 腐蚀的结果是所有满足 将 Ｂ 平移后，Ｂ 仍旧全部包含在 Ａ 中的 ｘ 的集合。 从直观上看就是 Ｂ 经过平移后全部包含在 Ａ 中的 原点组成的集合。腐蚀在数学形态学中的作用是 消除物体边界点。腐蚀还可以把小于结构元素的 物体去除。如果 ２ 个物体之间有细小的连通，那 么当结构元素足够大时，通过腐蚀可以将 ２ 个物 体分开。
图５ 闭运算后的图像 图６ 开运算后的图像
１．３ 车 牌 检 测 经过形态学处理后，车牌区域的轮廓和边缘
已经得到了加强，可得到一组车牌候选区域。下面 就需要进行正确分割，取出车牌区域，用于后续的 识别工作。
首先，根据我国汽车车牌的几个特征，如长宽 比为相对固定，在二值图像上字符呈明暗交替变 化等。本文分别采用面积比、长宽比以及纵向投影 特征几方面的组合来确定车牌区域。
研究与开发
铁 路 计 算 机 应 用
第 １８ 卷第 １１ 期
高，故绿色权值最大，转换公式为： Ｇｒａｙ（ｉ，ｊ）＝０．１１Ｒ（ｉ，ｊ）＋０．９５Ｇ（ｉ，ｊ）＋０．３Ｂ（ｉ，ｊ）（ １）
本文中，以图 １ 作为原始彩色图像进行分析， 图 ２ 为灰度图像。
１．１．２ 灰度图像二值化 二值化的目的是把灰度图像变成 ０、１ 取值的
二值图，这样的好处是，对图像进一步处理时，图 像的几何性质只与 ０ 和 １ 的位置有关，不再涉及像 素的灰度值，使处理变得简单，而且数据的压缩 量很大。
本文选择的二值化方法是Ｏｔｓｕ全局动态阈值 算法。图 ３ 为二值化图像。 １．１．３ 图像边缘检测
边缘检测（ｅｄｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）是图像分割、目 标分割的识别、区域形状提取等图像分析领域中 十分重要的基础。所谓边缘是指其周围像素灰度 值有阶跃变化或抛物线变化的那些像素点的集合。 它是灰度值不连续的结果，也是图像分割所依赖 的重要特征。边缘检测是一种突出图像边缘，削 弱边缘以外图像区域，突出图像轮廓的方法。它可 以在保留关于物体边界有用的结构信息的同时，极 大地降低处理数据量，从而简化图像的分析过程。
积极作用。 下一步，将根据交管信息化工作的发展情况，
不断完善和改进指标体系和评价方法，促进公安 交通管理信息化建设进一步发展和应用水平不断 提高。
参考文献：
［１］ 王靖亚，黄 明，巩 荣． 公安信息化信息安全指标体系研 究［Ｊ］． 中国人民公安大学学报（自然科学版），２００（８ ４）：４３－４７．
RCA ２００９．１１ 总第 １５２ 期 17
结果如图 ４。 １．２ 图像的数学形态学处理
经过前期处理，含有车牌的图像中，仍有一些 杂乱边缘，既有车牌、车牌字符的边缘，也有背景 信息的边缘和一些顽固的噪声。同时就车牌本身 的信息而言，也存在空洞、缺陷噪声和断裂噪声 等。如何从这些边缘中将无关的边缘滤除，将合理 的边缘保留下来，同时又能消除车牌自身的噪声， 是进一步处理的目的。基于形态学的图像变换是 实现这个目标的有效途径。
本文采用 Ｒａｄｏｎ 变换来检测车牌图像的角度。
２ 字符分割
车牌定位之后，识别模块的输入需要的是车 牌中每个字符的图像。因此，要将车牌图像的字符 进行字符分割。
考虑了多种字符分割方法的优缺点，本文主 要运用轮廓投影法并结合车牌字符序列的固有位 置关系来完成车牌字符的分割。
按照前面所进行的车牌定位和倾斜校正方法 得到的车牌图像中基本没有车牌的边框，几乎全 是字符区域，这样为字符的正确分割和识别提供 了保证。
（ ３）
膨胀运算在数学形态学中的作用是把图像周 围的背景合并到物体中。如果 ２ 个物体之间距离 比较远，那么膨胀运算可能会把这 ２ 个物体连通 在一起。膨胀对填补图像分割后物体中的空洞很 有用。
彩色图像转化为灰度图像的方法有很多种， 本文采用加权平均值法。赋予 Ｒ、Ｇ、Ｂ 不同的权 值，并使 Ｒ 、Ｇ 、Ｂ 等于他们的加权平均值，即 Ｒ ＝ Ｇ ＝ Ｂ ＝ （ Ｗ ＲＲ ＋ Ｗ ＧＧ ＋ Ｗ ＢＢ ） ／ ３ ，其中，Ｗ Ｒ、Ｗ Ｇ、Ｗ Ｂ 分别是 Ｒ、Ｇ、Ｂ 的权值，由于人眼对绿色敏感度
使用同一个结构元素对图像先进行腐蚀运算，
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２００９．１１ 总第 １５２ 期 RCA
第 １８ 卷第 １１ 期
汽车车牌的自动检测与识别
研究与开发
然后进行膨胀运算称为开启。先进行膨胀再进行 腐蚀的运算称为闭合。
Ａ 用 Ｂ 来开启记为 Ａ ·Ｂ ，其定义如下： （ ５） 开运算可以擦除图像中的像素，从而能够去 除孤立的小点、毛刺和小桥（即连通 ２ 块区域的小 点），而保持总的位置和形状不变。 Ａ 用 Ｂ 来闭合记为 Ａ ·Ｂ ，其定义如下： （ ６） 闭运算可以使图像中的像素粘连。这一特点 可以用于填平小孔，弥合小裂缝，而保持总的位置 和形状不变。选定结构元素为 ３ × ７ 的全 １ 矩阵， 对图 ４ 进行闭运算的结果如图 ５。再对图 ５ 进行开 运算，结果如图 ６。
面积比是指各连通区域所对应的二值图像内 非０像素的数目与连通区域总像素的比值，在二值 图上，面积比越大，为车牌的可能性越大。
长宽比是车牌的一个明显特征，虽然车牌反 映在图像中的大小不同，但我国车牌长宽比相对 固定，一般在 ３～４ 之间。
纵向投影特征是指在与车牌对应的二值图像 中，由于字符之间有间隙，这样将二值图像区域进 行 ｘ 轴方向投影时，就会形成波谷，而在字符位置 的投影则相对形成波峰。计算波谷点数与长度的 比值，若在 ０．２５～０．３５ 之间，为车牌。
第 １８ 卷第 １１ 期 Ｖｏｌ．１８ Ｎｏ．１１
铁路 计 算 机 应 用 ＲＡＩＬＷＡＹ ＣＯＭＰＵＴＥＲ ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮ
文章编号：１００５－８４５１（２００９）１１－００１７－０４
研究与开发
RESEARCH AND DEVELOPMENT
汽车车牌的自动检测与识别
陈虹
（南京铁道职业技术学院 苏州校区， 苏州 ２１５１３７ ）
摘 要：车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分。研究进行车牌识别的各项关键技术，提出基 于数学形态学与多特征组合分析相结合的快速汽车车牌定位方法。在分析近年来一些典型的车牌识别算法 的基础上，给出改进算法的 Ｂ Ｐ 神经网络。实验表明，该算法可以有效提高识别速度和准确率。
指标体系和方法的要求，对全国 ３１ 个省区交警部 门信息化工作进行综合评价，从评价结果来看，指 标体系和方法的可用性、可查性均能满足评价要 求，对 ３１ 个交警信息化工作的评价结果和排名情 况基本与实际情况相吻合。普遍反映，通过信息化 工作评价指标体系，明确了工作标准和要求，找到 了工作差距，明确了信息化工作的下一步努力方 向，也引起了各级领导对信息化工作的重视，评价 指标体系对促进交管信息化应用建设工作发挥了
标准民用车牌高为 １４０ ｍｍ，宽为 ４４０ ｍｍ， 由 ７ 个字符组成，第 ２ 和第 ３ 个字符之间有一间隔 符，宽度为 １０ ｍｍ。单一字符统一宽度为 ４５ ｍｍ， 字符高度为 ９０ ｍｍ，各字符之间的间距为 １２ ｍｍ。 牌照图像的实际大小可能随着 ＣＣＤ 采集的时机不 同而产生一定的缩放，但是总体比例不会发生大 的变化。因此，得到这样一个先验知识：设第 １ 个
关键词：车牌识别系统；车牌定位；字符分割；字符识别
中图分类号：Ｔ Ｐ ３ ９
文 献 标 识 码 ：Ａ
Auto location and recognition of car license plate
CHEN Hong
( Suzhou Campus, Nanjing Institute of Railway Technology , Suzhou 215137, China ) Abstract: The Car License Plate Recognition System was an important component of Intelligent Transportation System. It was proposed a new method for car license plate location by combining morphology and multiple features. Algorithms of all modules related to LPRS were deeply studied and analyzed. An improved BP neural network was used to carry out the recognition of letters and numbers in the license plate. Key words : Car License Plate Recognition System; license plate location; character segmentation; character recognition