基于图像处理的静态车牌识别技术
基于图像处理技术的车牌识别研究
基于图像处理技术的车牌识别研究随着社会的发展和技术的进步，车辆已经成为现代城市道路交通不可或缺的一部分。
无论是交通管理部门，还是普通司机，都需要对车辆进行有效的监控和识别。
而车牌作为车辆身份的唯一标识，是进行车辆识别的重要因素。
因此，基于图像处理技术的车牌识别成为近年来研究的热点之一。
一、图像处理技术在车牌识别中的应用图像处理技术是指对图像进行数字信号处理，利用计算机进行图像分析和处理的一种技术。
在车牌识别中，图像处理技术可以帮助我们提取出车牌上的信息，从而实现自动识别。
车牌识别的过程主要包括图像采集、预处理、特征提取和识别四个步骤。
图像采集：图像采集是车牌识别的第一步。
通过摄像机或者其他采集设备将车牌图像录入到计算机系统中。
在采集过程中需要注意摄像机的位置、角度以及采光等问题，确保采集到的图像清晰、完整。
预处理：预处理是车牌识别的重要环节。
对采集到的图像进行去噪、灰度化、二值化等处理，使车牌的边缘线条更清晰，方便后续的处理。
特征提取：通过对预处理后的图像进行特征提取，可以将车牌数字和字母等信息提取出来。
特征提取的方法有很多种，包括颜色、形状、纹理等。
在车牌识别中，一般采用字符分割的方法，将字符从车牌中分离出来，然后进行特征提取。
识别：最后一步是将分割出的字符进行比对，匹配出车牌号码。
在识别的过程中，涉及到机器学习和人工智能等技术的应用，可以大大提高识别的准确率。
二、车牌识别的发展与应用车牌识别技术的发展可以追溯到上世纪80年代，但是由于当时计算机硬件和软件水平的限制，识别的效果并不理想。
随着计算机硬件和软件技术的进步，车牌识别技术取得了长足的发展。
目前，车牌识别技术已经广泛应用于道路交通、停车场管理、车辆追踪等方面。
以下是一些实际应用场景：道路交通管理：道路交通管理部门可以利用车牌识别技术实现对车辆的自动监控、追踪和管理。
例如，在高速公路入口处设置车牌识别设备，可以自动抓拍车牌号码，实现对车辆的自动分类，以及对违法行为的查询和处理。
基于图像处理技术的车牌自动识别研究
基于图像处理技术的车牌自动识别研究近年来，随着智能化技术的不断普及和发展，图像处理技术已经逐渐成为了一个十分热门的领域。
在其中，车牌自动识别技术具有着相当高的应用价值和广泛的应用场景。
本文主要对基于图像处理技术的车牌自动识别研究进行探讨。
一、车牌自动识别技术的原理车牌自动识别技术在识别过程中需要通过图像处理技术将车牌图像中的信息进行提取和分析。
在车牌自动识别技术中，当前主要采用的是基于深度学习的图像分析和处理算法。
首先通过图像采集设备采集到车牌图像，然后通过前端算法对车牌图像进行分析和处理，筛选出有效的信息区域。
接下来，将提取出来的车牌信息通过中间算法实现对车牌号码的分割和定位，最终通过后端算法进行识别处理，并将识别结果输出。
二、车牌自动识别技术的优点相比于传统的车牌识别方式，基于图像处理技术的车牌自动识别技术具有如下的优点：1. 准确性高。
传统的车牌识别方式容易受到环境干扰的影响，如光线、阴影、颜色等多种因素，而基于图像处理技术的车牌自动识别技术能够更加准确地识别车牌信息。
2. 自动化程度高。
车牌自动识别技术可以实现对车辆的自动监控和识别，省去了传统人工监控需要花费的时间和人力成本。
3. 应用场景广泛。
基于图像处理技术的车牌自动识别技术可以应用于多种场景，例如停车场、交通监控、公安执法等方面。
三、车牌自动识别技术的应用场景基于图像处理技术的车牌自动识别技术已经成功应用于多种场景，其中主要包括以下几个应用场景：1. 停车场管理。
车牌自动识别技术可以自动识别进出停车场的车辆信息，实现对车辆的管理和收费等功能。
2. 短程巡逻。
公安部门可以利用车牌自动识别技术，对车辆信息进行识别和管理，实现对区域内车辆的自动监控和管理。
3. 交通流量监测。
车牌自动识别技术可以实现对车辆行驶的速度、车型等多种信息的监测和分析，提高交通管理的效率。
四、车牌自动识别技术的研究现状当前，车牌自动识别技术已经成为了一个相当成熟的技术领域，已经被广泛应用于实际生产和生活中。
基于图像处理的车牌识别系统设计与实现
对于复杂环境和恶劣天气条件下的车牌图像，图像处理技术可能面一些特殊字体或个性 化车牌，通用性有待提高。
04
基于图像处理的车牌识 别系统设计
系统总体设计
系统架构
设计车牌识别系统的整体架构，包括图像输入、预处理、车牌定 位、字符分割与识别等模块。
车牌定位与分割
探讨基于边缘检测、形态学处理和连通域分析等方法的车 牌定位与分割技术，实现车牌区域的准确提取。
车牌字符识别
研究基于模板匹配、特征提取和分类器设计等方法的车牌 字符识别技术，实现对车牌字符的准确识别和分类。
系统设计与实现
设计并实现一个基于图像处理的车牌识别系统，包括图像 预处理、车牌定位与分割、车牌字符识别等模块，并对系 统进行测试和性能评估。
系统测试及结果分析
• 测试数据集：收集不同场景、不同光照条件下的车辆图像，构建测试数据集。
• 测试指标：准确率、召回率、F1分数等。 • 测试结果：在测试数据集上，系统的准确率和召回率均达到了90%以上，F1分数也在85%以上。同时，系统对于不同场景和光照条件下的车辆图像都有较好的识别效果。 • 结果分析：通过对测试结果的分析，发现系统在车牌定位和字符分割方面表现较好，但在某些特殊情况下（如车牌污损、字符粘连等）识别效果有待提高。针对这些问题，可以采取一
本文提出了一种基于颜 色特征和形态学处理的 车牌定位方法，该方法 能够准确地定位出车牌 的位置，为后续的字符 识别提供了准确的区域 。
本文采用了基于深度学 习的字符识别方法，通 过训练卷积神经网络模 型实现了对车牌字符的 准确识别。
本文对所提出的车牌识 别系统进行了实验验证 ，并对实验结果进行了 详细的分析和讨论，证 明了该系统的有效性和 实用性。
图像处理技术分类
基于图像处理的车牌号码识别技术研究
基于图像处理的车牌号码识别技术研究近年来，随着科技的发展和进步，图像处理技术在各个领域都有着广泛的应用。
其中，基于图像处理的车牌号码识别技术在交通管理、公安安防等方面起到了重要的作用。
本文将就基于图像处理的车牌号码识别技术展开研究和讨论。
一、车牌号码识别技术的意义与作用现如今，车辆数量快速增加，交通管理变得越来越重要。
而车牌号码作为唯一的车辆标识，可以方便交通管理部门进行车辆追踪和管理，提高交通管理的效率。
因此，开发一种快速、准确的车牌号码识别技术对于交通管理有着重要的意义。
基于图像处理的车牌号码识别技术主要从图像获取、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等几个方面组成。
下面将对这几个方面分别进行介绍。
二、图像获取与图像预处理车牌号码识别的第一步是获取车辆图像。
传统的方法是使用摄像机对车辆进行拍摄，然后将图像传输到计算机进行处理。
近年来，随着智能手机的普及，也可以使用手机进行车牌图像的获取。
不过，对于智能手机拍摄的车牌图像，会受到图像质量、光照条件等因素的影响。
在获取车牌图像后，还需要进行图像预处理。
图像预处理的目的是增强车牌图像的对比度，去除噪声、模糊等干扰，以方便后续的处理。
常用的图像预处理方法包括灰度化、二值化、滤波等。
三、车牌定位与字符分割车牌定位是车牌号码识别的关键步骤之一。
其目的是从整个图像中准确定位出车牌的区域。
常用的车牌定位方法包括基于颜色信息的车牌定位和基于边缘信息的车牌定位。
基于颜色信息的车牌定位方法通过车牌区域的颜色特征进行检测，而基于边缘信息的车牌定位方法则通过检测图像中的边缘来实现。
在车牌定位后，需要进行字符分割。
字符分割的目的是将车牌号码中的字符单独分离出来，便于后续的字符识别。
字符分割的难度在于车牌号码的字符数量和字符之间的粘连程度。
四、字符识别字符识别是车牌号码识别的最后一步，也是最为关键的步骤。
常见的字符识别方法有基于模板匹配、基于神经网络、基于支持向量机等。
基于图像处理的车牌识别技术研究与应用
基于图像处理的车牌识别技术研究与应用1. 引言车牌识别技术是一种通过图像处理和模式识别技术实现对车辆车牌信息的自动获取的方法。
随着交通管理的发展和车辆数量的快速增长，传统的人工识别方法已经无法满足快速、准确、高效的需求，因此基于图像处理的车牌识别技术应运而生。
本文将介绍该技术的研究进展、基本原理和应用领域。
2. 车牌识别技术的基本原理车牌识别技术的基本原理是通过获取车辆图像，提取图像中的车牌区域，然后对车牌进行字符分割和识别，最终输出车辆的车牌信息。
其主要包含以下几个关键步骤：2.1 车牌区域检测车牌区域检测是车牌识别的第一步，目的是在整个图像中定位并框选出包含车牌的区域。
常用的方法有颜色特征法、边缘检测法和形态学变换法等。
2.2 车牌字符分割车牌字符分割是指将车牌图像中的字符分离成单个字符，以便进行后续的字符识别。
该步骤的难点在于车牌上字符的形状和大小差异较大，并且字符之间可能存在重叠或接触的情况。
常用的方法有基于垂直投影法、基于连通区域法和基于特征点检测法等。
2.3 车牌字符识别车牌字符识别是指通过图像处理和模式识别技术将分割后的字符转化为文字信息。
常用的方法包括基于模板匹配法、基于神经网络法和基于支持向量机法等。
3. 车牌识别技术的研究进展随着计算机视觉和模式识别技术的飞速发展，车牌识别技术在准确率和实时性方面取得了显著的提高。
下面介绍一些目前研究较为热门的车牌识别技术。
3.1 基于深度学习的车牌识别近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的成功，也被广泛应用于车牌识别领域。
通过使用深度神经网络模型，可以自动学习车牌图像中的特征，并实现高准确率的字符识别。
3.2 基于卷积神经网络的车牌检测卷积神经网络（CNN）在图像处理中具有很好的特征学习能力，因此被广泛应用于车牌检测。
通过训练一个卷积神经网络模型，可以自动识别图像中的车牌区域，从而减轻了车牌区域检测的工作量。
3.3 基于逆透视变换的车牌字符分割在车牌字符分割方面，逆透视变换技术可以有效消除车牌的透视畸变，使得字符分割更加准确。
基于图像处理技术的车牌识别系统开发
基于图像处理技术的车牌识别系统开发近年来，图像处理技术的发展，特别是深度学习技术的兴起，为各种领域的人工智能应用提供了新的技术支持。
其中，基于图像处理技术的车牌识别系统开发成为了一个热门的应用方向。
本文将从技术原理、实现流程、应用场景等方面，深入探讨基于图像处理技术的车牌识别系统开发。
一、技术原理基于图像处理技术的车牌识别系统，主要依靠计算机视觉技术实现。
通常的实现方法包括图像处理、特征提取、分类识别等步骤。
其中，车牌图像处理是最基础的步骤，它的目的是从原始图像中提取出车牌区域，并对车牌进行归一化处理，方便后续的特征提取。
图像处理的方法主要有边缘检测、直方图均衡化、形态学处理等。
特征提取则主要依靠深度学习技术，使用卷积神经网络对车牌图像进行训练，提取出车牌内的数字字母特征。
最后，使用分类器对提取出来的特征进行分类识别，从而确定车牌的归属。
二、实现流程基于图像处理技术的车牌识别系统开发，通常需要以下步骤：1.采集车辆图像数据首先需要采集车辆图像数据，包括车辆全貌图像和车牌图像。
这些数据需要经过清洗、预处理等步骤，并存储在格式化的数据集中，便于后续的模型训练。
2.车牌图像处理对车牌图像进行处理，提取出车牌区域，剔除干扰背景，对车牌进行归一化处理，使得车牌数字字母特征更加明显，方便后续的特征提取。
3.特征提取使用深度学习技术，建立卷积神经网络模型，对车牌图像进行训练，提取出车牌数字字母的特征信息。
这个过程需要数据集的支持，越大的数据集，对模型训练的质量和准确度越有帮助。
4.分类识别对提取出来的特征信息进行分类识别，从而确定车牌的归属。
通常情况下，会采用支持向量机（SVM）等机器学习算法进行分类训练。
分类器的准确率和鲁棒性对系统识别的稳定性和准确度至关重要。
5.应用场景基于图像处理技术的车牌识别系统，其应用场景十分广泛，如车库管理、交通管理、反恐安防等。
在车库管理方面，可以实现车辆进出的自动识别管理，提高车库出入口的安全性。
基于图像处理的车牌识别技术研究与应用
基于图像处理的车牌识别技术研究与应用随着人工智能技术的不断发展，图像处理技术已经广泛应用于各个领域。
其中，车牌识别技术是图像处理领域中一个非常重要的应用，它不仅能够提高车辆管理的工作效率，也能够有效地提高道路交通安全。
本文将介绍基于图像处理的车牌识别技术的研究和应用。
一、车牌识别技术的概述车牌识别技术是利用图像处理技术将车牌上的数字和字符转化为计算机可读取的信息，并对其进行识别和记录。
其中，车牌识别技术可以分为两类：一类是基于普通相机的车牌识别技术，另一类则是基于高清镜头和车载摄像头的车牌识别技术。
基于普通相机的车牌识别技术主要是通过后台算法对图像进行分析和处理，通过识别车牌上的数字和字符来完成车牌识别。
由于其操作简单且成本低廉，因此被广泛应用于停车场管理、交通管理等方面。
但是其对于光线、图像质量等条件都有一定的要求，因此其准确率并不是很高。
而基于高清镜头和车载摄像头的车牌识别技术，则是采用高分辨率的摄像头和先进的图像处理算法，可以实现对车辆的快速、准确的识别，并且可以适应各种天气和光照条件下的车牌扫描。
此种技术最常用的例子就是交警用于追踪车辆的摄像头。
但是由于该技术的成本较高，因此在民用方面的应用还比较少。
二、车牌识别技术的主要研究内容1.车牌定位车牌定位是车牌识别过程中的第一步，其目的是从原始图像中提取出车牌的位置。
车牌定位主要分为模板匹配法、颜色学方法和边缘检测方法。
模板匹配法是最基本的一种车牌定位方法，它通常使用的是人工制作的车牌模板，将其与原始图像进行匹配，从而得到车牌的位置。
但是这种方法对车牌的尺寸、角度等方面都有较高的要求，因此其准确率较低。
颜色学方法是通过单一颜色特征来完成车牌定位的方法，当车牌颜色与周围其他物体的颜色存在明显差异时，可以通过这种方法实现车牌位置的准确识别。
但是由于车牌颜色的多样化，因此这种方法并不是很稳定。
边缘检测方法则是通过检测车牌周围的边缘来完成车牌定位的方法。
基于图像处理的车辆牌照自动识别技术研究
基于图像处理的车辆牌照自动识别技术研究车辆牌照自动识别技术是基于图像处理的一项重要技术。
随着现代社会交通流量的增加，通过人工方式对车辆进行识别和记录变得越来越困难和低效。
因此，开发一种能够自动识别车辆牌照的技术，具有重要的实际意义。
本文将对基于图像处理的车辆牌照自动识别技术进行详细的研究和分析。
首先，我们需要明确基于图像处理的车辆牌照自动识别技术的原理。
该技术主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等步骤。
在图像预处理阶段，我们需要对原始图像进行灰度化、二值化和噪声去除等操作。
灰度化可以将彩色图像转化为灰度图像，简化了后续处理步骤。
二值化操作将灰度图像二值化，将车牌区域与背景进行分离，提高了后续车牌定位的准确度。
噪声去除则是为了消除图像中的噪声干扰，提高车牌信息的可靠性。
接下来是车牌定位阶段。
在这一步骤中，我们需要使用图像处理算法来定位图像中的车牌区域。
常用的方法有颜色特征法、边缘检测法和形态学操作法等。
颜色特征法是通过分析车牌的颜色特征来定位车牌区域，虽然简单但准确率较低。
边缘检测法则是通过检测图像边缘来确定车牌区域，常用的算法有Sobel算子和Canny算子。
形态学操作法则是利用图像形态学的相关方法来提取图像中的车牌区域，可以通过腐蚀和膨胀等操作来实现。
完成车牌定位后，接下来是字符分割与识别阶段。
在这一阶段，我们需要将定位到的车牌区域中的字符进行分割和识别。
字符分割是将车牌字符分离成单个字符的过程，常用的方法有基于投影的分割方法和基于边缘检测的分割方法。
字符识别则是利用图像处理和模式识别的相关技术来对字符进行识别，常用的方法有基于模板匹配的方法和基于神经网络的方法等。
在实际的车牌自动识别系统中，还需要考虑一些实际问题。
比如，车牌的变化、光照条件的变化、遮挡和模糊等。
为了提高识别的准确性和鲁棒性，可以采用多特征融合的方法，结合颜色、纹理、形状等多种特征来进行识别。
同时，还可以使用机器学习算法来训练车牌识别模型，以提高系统的准确性和泛化能力。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
波 变换 、 传 算法 、 遗 支持 向量 机 等 方法 对其 进 行 了大 量 的研 究 ， 已广泛 地应 用 于 高速 公 路 收费 、 车场 管 停 理、 城市 道 路 监 控 、 盗 车 辆 检 测 等领 域 ． 被 这些 方 法
依 托 高深 的数 学知 识 ， 立 复杂 的 数学 模 型 ， 大地 建 极 提 高 了识别 的准 确率 ，但 识 别 速度 和 实 时性 受 到 了 极 大 的 限制 ． 着计 算 机 技 术 、 式 识 别 、 随 模 图像 处 理
ＸＵ Ｌｕｎ－ ｈｕｉ ，ＣＨＥＮ ｎ－ｐ ｎｇ Ｙａ ｉ ，ＸＩ Ｋｅ Ｕ —ｄｉ ｎｇ
（ａｕｔ ｏ ｃ ａｉａ ａｄＥｅｔ ｎｃＥ ｇ ｅｒ ｇ Ｊ ｎｘ Ｕ ｉｅｓｙｏ ｃ ｎｅａ ｄＴ ｃ ｎｌｇ， ａ ｚｏ ４ ００Ｃ ｉａ Ｆｃ ｌ ｆ ｙ Ｍｅｈｎｃｌ ｎ ｌｃｒ ｉ ｎｉ ｅｉ ，ｉ ｇｉ ｎｖｒｉ ｆ ｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏｙ Ｇ ｎｈｕ３ １０ ，ｈｎ） ｏ ｎ ｎ ａ ｔ Ｓｅ
ｆ ａ ｕ ｅ ，ａ ｄ ｏ ｅ ｒ ｃ ｇ ｔｏ ｙ ｂａ ｅ ｎ ｔ ｍｐ ａ ｅ ｅ ｔ ｒ ｓ ｎ ｎ ｅ ｏ ｎｉ ｎ ｗａ ｓ ｄ ｏ ｅ ｌ ｔ ｍａｃ ｉ ｇ ｉ ｔｈ ｎ ．Ｔｈ ｘ ｅ ｉ ｅ ｈ ｗｓ ｔ ｅ ｌ ｏ ｉｈ ｉ ｉ ｐ ｅ ｔ ｅ ｅ ｐ ｒｍ ｎｔｓ ｏ ｈ ａｇ ｒｔ ｍ ｓ ｓｍ ｌ ｏ ｏ ｅ ａ ｅ ｗｉｈ ｈ ｇ ｓ ｒｍ ｉ ａ ｉｎ ａ ｏ ｄ ｐ ｏ ｐｅ ｔ ｏ ｐｐ ｉａ ｉ ｎ ｐ ｒ ｔ ｔ ｉｈ ｄｉｃ ｉ ｎ ｔ ｎｄ ｇ ｏ ｒ ｓ ｃ ｓｆ ｒａ ｌｃ ｔｏ ． ｏ Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ： ｒｏ ｏ ｅ ｅ ｄｓｐ ｉｒｋｎ ｗｌｄｇ ；ＬＰ ｌ ｃ ｔ ｎ；Ｌ ｄ ｖｓｏ ；ｃ ａ ａ ｔ ｒｒ ｃ ｇ ｉｉ ｎ ｏ ａ ｉ ｏ Ｐ ｉｉｉ ｎ ｈ ｒ ｃｅ ｅ ｏ ｎ ｔｏ
第３ ２卷 第 １期
２１ 年 ０１ ２ 月
江 西理 工 大 学 学报
Ｊｕｎ ｌ ｆ ｉｎ ｘ Ｕｎｖ ｒｉ ｆ Ｓ ｉｎ ｅａ ｄＴ ｃ ｎ ｌ ｙ ｏ ｒａ ｏ ａ ｇ ｉ ｉｅｓ ｙｏ ｃｅ ｃ ｎ ｅｈ ｏｏ Ｊ ｔ ｇ
Ｖ ｏ ３ ， Ｏ． １２Ｎ １
Ｆｅ ２ １ ｂ． ０１
高 的要 求 ， 因此 有必 要对其 进行 更深 入 的研 究．
车牌 识 别 主要 包括 三个 步 骤 ， 即车牌 定 位 、 符 字 分 割 和字 符 识 别 ． 牌 定 位 即精 确 地 将 车 牌 的位 置 车 找 出来 ，字 符分 割 就是 将 车牌 的各个 字 符精 确 地 分
自 １８ ９ ８年 提 出 以来 ，国 内外 学 者使 用 神经 网络 、 小
Ａｂｔａ ｔ ｉｅ ｓ ｌｔ Ｒ ｃｇ ｉｏ （Ｐ ） ｈｃ ｓ ｗ ｒ ｔｄ ｉｇ ｎｔ ｏ ｌ ｉ ａａ ｅ ｉ ｆ ｌ ｕ ｎ ｔｅ ｓｒ ｃ： ｃｎｅ Ｐａ ｅ ｏｎｔ ｎ Ｌ Ｒ ，ｗ ｉｈ ｉ ｏｔ ｓ ｙｎ ｏ ｎｙ ｎ ｃｄ ｍ ｃ ｉ ｄ ｂ ｔ ｉ ｈ Ｌ ｅ ｉ ｈ ｕ ｅ ａｐｉａｉ ，ｓａ ｐ ｒ ｎ ｐ ｒ ｏ ｔｌｇ ｎ Ｔ ａ ｓｏｔ ｉ ｙｔ （ Ｓ． ｃｔ ｎｍ ｔｏ ａｅ ｎＬ ｏ ｒ ｉ ｐ ｌ ｔ ｎ ｉ ｎｉ ｏ ａ ｔ ａ ｆ ｎｅ ｉ ｔ ｒｎｐ ｒ ｔ ｎＳ ｓ ｍ Ｉ ） Ａ ｌ ａ ｏ ｅｈｄｂ ｓｄｏ Ｐｃｌ ｓ ｓ ｃ ｏ ｍ ｔ ｔ Ｉ ｌｅ ａｏ ｅ Ｔ ｏ ｉ ｏ
等学 科 的发 展 ， 以及智 能 交通 管 理 的实 际需 要 ， 车 对
０ 引 言
车 牌 识 别 技 术 （ ｉ ｎｅＰａｅＲ ｃｇ ｉｏ ， Ｐ Ｌｃ ｓ ｌｔ ｅ ｏｎｔ ｎ Ｌ Ｒ） ｅ ｉ
牌 识 别 的 快 速 性 、 确 性 、 时 性 和 稳 定 性 提 出 了 更 精 实
关 键 词 ： 验 知 识 ； 牌 定 位 ；车 牌 分 割 ；字 符 识 别 先 车 中 图分 类 号 ： Ｐ ９ ．１ Ｔ ３１ ４ 文献 标识 码 ： Ａ
Ｓ ａ ｉ ｃ ｎｓ ａ ｅ Ｒｅ ｏ ｎｉｉ ｎ Ｔｅ ｈｎ ｌ ｇ ｓ ｄ ｏ ｇｔ ｌＩ ａ ｅ Ｐｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｔ ｔｃＬｉｅ ｅ Ｐｌ ｔ ｃ ｇ ｔｏ ｃ ｏ ｏ ｙ Ｂａ ｅ ｎ Ｄｉ ｉａ ｍ ｇ ｏ ｅ ｓｎ
文章 编号 ：０ ７ １２ （０ １０ — ０ ７ ０ １０— ２９ ２ １） １０ ４— ４
基于 图像 处理 的静态车 牌识别技 术 学 机 电工 程 学 院 ， 西 赣 州 ３ １ ０ ） 江 江 ４ ０ ０
摘
要： 车牌识 别技 术（ Ｐ 是 智 能 交通 系统 （Ｔ ） 重要 组 成部 分 ， Ｌ Ｒ） ＩＳ的 无论 从 学术 方 面还是 实际应 用
ｐｒ ｐ ｓ ｄ ｔ ｍｐｒ ｖ ｃ ｕ ａ ｙ，ｒ ａ ｉ ，ｓａ ｉｉｙ ａ ｄ ｏ ｈ ｒａ ｐｅ ｔ，ｔ ａ ｓｏ ｅ ｄ ｖ ｓｏ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ ｃ ｒ ｃ ｅ ｏ ｏ ｅ ｏ ｉ ｏ ｅａ ｃ ｒｃ ｅ ｌｔｍｅ ｔｂ ｌｔ ｎ ｔ ｅ ｓ ｃｓ ｈ ｔｉ ｎ ｉ ｉｉ ｎ ｍｅ ｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈａａ ｔｒ
方 面都值得 深入 地 去研 究． 从提 高识 别 的准确 性 、 实时性 和稳 定性 等 方 面考 虑 ， 出了一种基 于车牌 提 颜 色的 定位 法 ， 于 字符 特征 的分 割 法 ， 于模板 匹配 的识别 法．实验表 明 ， 种 算法操 作 简单 、 基 基 这 识别
率 高 ， 有 良好 的推 广应 用前 景． 具