车牌识别开题报告
《2024年基于深度学习的车牌检测识别系统研究》范文
《基于深度学习的车牌检测识别系统研究》篇一一、引言随着人工智能和深度学习技术的快速发展，车牌检测识别系统在智能交通、安防监控、自动驾驶等领域得到了广泛应用。
本文旨在研究基于深度学习的车牌检测识别系统，通过分析其原理、方法及实现过程，探讨其在实际应用中的优势与挑战。
二、车牌检测识别系统的基本原理车牌检测识别系统主要涉及图像处理、计算机视觉和深度学习等技术。
系统首先通过摄像头等设备获取包含车牌的图像，然后利用图像处理技术对图像进行预处理，提取出车牌区域。
接着，通过深度学习算法对车牌进行识别，最终输出车牌号码、颜色等信息。
三、深度学习在车牌检测识别中的应用深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，可以自动提取图像中的特征，提高车牌检测识别的准确率。
在车牌检测阶段，深度学习可以自动学习车牌的形状、颜色、纹理等特征，实现精准的车牌定位。
在车牌识别阶段，深度学习可以通过卷积神经网络（CNN）等模型对车牌号码进行识别，提高识别的准确性和速度。
四、车牌检测识别系统的实现方法车牌检测识别系统的实现主要包括以下几个步骤：1. 图像预处理：对获取的图像进行灰度化、二值化、去噪等处理，以便更好地提取车牌区域。
2. 车牌定位：利用深度学习算法对预处理后的图像进行车牌定位，提取出车牌区域。
3. 车牌识别：对提取出的车牌区域进行特征提取和分类识别，输出车牌号码、颜色等信息。
4. 系统优化：通过优化算法和模型，提高车牌检测识别的准确率和速度。
五、系统优势与挑战基于深度学习的车牌检测识别系统具有以下优势：1. 高准确性：深度学习可以自动提取图像中的特征，提高车牌检测识别的准确率。
2. 高速度：深度学习算法具有较高的计算速度，可以实时处理大量图像数据。
3. 适应性强：深度学习模型可以适应不同场景、不同类型的车牌，具有较好的泛化能力。
然而，该系统也面临一些挑战：1. 数据集问题：需要大量的标注数据来训练模型，数据集的质量和数量对模型的性能有较大影响。
小区车牌识别系统解决方案范文（二篇）
第 1 页 共 5 页 小区车牌识别系统解决方案范文 标题: ____年小区车牌识别管理系统方案 摘要： 随着城市化进程加速，小区停车问题愈发严重，表现为停车难、管理效率低等。为解决这些问题，我们提出了一种基于车牌识别技术的小区车牌识别管理系统方案。该方案旨在运用先进的技术，如人工智能、云计算等，实现车牌自动识别、车辆信息高效管理，以提升小区停车管理的效率和便捷性。 1. 背景 随着城市停车需求的增加，小区停车问题日益凸显。传统停车管理模式存在诸多挑战，如停车位不足、管理效率低、费用管理复杂等。因此，本文提出了一种基于车牌识别技术的解决方案，以期改善小区停车管理的效率和便利性。 2. 技术方案 2.1 车牌自动识别系统 作为方案的核心，车牌自动识别技术通过安装的摄像头和识别设备，对小区内车辆进行自动识别。系统采用高级图像处理算法和人工智能技术，对车辆图像进行分析，实现车牌的精确、实时识别，有效克服人工识别的局限。 2.2 车辆信息管理平台 车辆信息管理平台负责存储和管理车辆数据。系统根据车牌识别结果，匹配并存储车辆相关信息，如车牌号、车主信息、停车时间等。系统可自动控制进出口栏杆，提升车辆进出效率。 第 2 页 共 5 页
2.3 云计算与大数据应用 通过云计算技术，确保车辆信息的安全存储和可靠访问。结合大数据分析，系统能实时管理车辆信息，了解小区停车状况，优化管理策略，提升效率。 3. 实施流程 3.1 硬件设施部署 在小区关键位置安装摄像头和车牌识别设备，确保覆盖进出口和停车区域，确保设备能捕捉并处理清晰的车辆图像。 3.2 系统软件开发 开发车辆信息管理软件，与识别设备无缝对接，实现车牌自动识别、信息管理、云计算和大数据分析等功能，以满足高效管理需求。 3.3 系统测试与调整 完成软件开发后，进行全面的系统测试和调试，确保车牌识别、信息管理、云计算和大数据分析等功能的正常运行。 4. 预期成效 该解决方案预期将带来以下效果： 4.1 提升管理效率：通过车牌自动识别，减少人为错误，提高停车管理效率。 4.2 优化资源配置：通过大数据分析，改进停车方案，提高停车位的使用效率。 4.3 提高用户满意度：提供便捷的停车服务，提升居民的停车体验，增强对小区管理的满意度。 5. 结论 第 3 页 共 5 页
一种基于深度学习的车牌识别系统设计与实现
一种基于深度学习的车牌识别系统设计与实现摘要：车牌识别系统在交通管理、安全监控以及智能停车等领域具有重要应用价值。
本文基于深度学习技术，设计并实现了一种高效准确的车牌识别系统。
该系统通过卷积神经网络（CNN）实现车牌图像的特征提取和分类识别，采用数据预处理、训练集构建和模型训练等步骤，提高了识别准确度和效率。
实验结果表明，该系统在不同环境下具有较高的鲁棒性和识别率，能够满足实际应用需求。
1. 引言车牌识别系统在智能交通系统和视频监控系统中起着重要作用。
传统的车牌识别方法通常依赖于手工设计的特征提取和分类算法，由于车牌图像的差异性和复杂性，传统方法存在识别准确率低、鲁棒性差等问题。
深度学习技术的发展为车牌识别系统的性能提升带来了新的机遇。
因此，本文设计了一种基于深度学习的车牌识别系统，通过使用卷积神经网络实现车牌图像的特征提取和分类识别，以提高识别准确度和鲁棒性。
2. 车牌识别系统设计2.1 数据预处理为了提高车牌识别系统的准确度，首先进行图像数据的预处理。
预处理步骤包括图像灰度化、图像二值化、车牌区域检测等。
图像灰度化可以将车牌图像转化为灰度图像，减少处理复杂度。
图像二值化可以将灰度图像转化为二值图像，突出车牌图像的边缘和车牌字符。
车牌区域检测使用目标检测算法定位车牌在图像中的位置，并将其标记出来。
2.2 训练集构建为了实现车牌字符的分类识别，需要通过构建一个包含各类车牌字符样本的训练集来进行模型训练。
训练集构建包括车牌字符样本收集、标注和扩增等步骤。
车牌字符样本的收集可以从公开数据库或者实际场景中获取。
标注是为了给每个车牌字符样本打上相应的标签，以便训练模型进行分类。
扩增是为了增加训练集的样本多样性，可以通过图像旋转、翻转、缩放等方式对车牌字符样本进行变换。
2.3 模型训练在深度学习车牌识别系统中，使用卷积神经网络（CNN）进行训练。
CNN是一种前馈神经网络，通过卷积层、池化层和全连接层等网络结构，可以对图像进行特征提取和分类。
基于机器视觉的智能车牌识别系统设计
基于机器视觉的智能车牌识别系统设计引言随着人工智能技术的快速发展，基于机器视觉的智能车牌识别系统已经成为了现实。
这种系统利用计算机视觉技术，将车辆图片中的车牌信息自动识别出来，为交通安全、停车管理以及智能交通系统的发展提供了重要的支持。
本文将详细介绍一个基于机器视觉的智能车牌识别系统的设计。
一、系统原理智能车牌识别系统的核心原理是利用计算机视觉技术对车辆图片进行处理和分析，提取出车牌上的字符信息。
整个系统的流程可以分为以下几个步骤：1. 图像采集与预处理：首先，系统需要获取车辆图片，可以通过摄像头或者视频设备进行采集。
采集后，需要对图片进行预处理，包括图像增强、去噪等操作，以提高后续字符识别的准确性。
2. 车牌定位：车牌定位是整个系统的关键步骤，它的目标是将车牌从整个图片中分割出来。
这一步主要依靠图像处理算法实现，包括颜色梯度、边缘检测、形态学处理等，以提取出车牌的位置信息。
3. 字符分割：在车牌定位的基础上，需要将车牌上的字符分割开来。
字符分割也是利用图像处理算法完成的，可以使用边缘信息、区域划分等方法，将字符分割成单个的图像块。
4. 字符识别：字符识别是整个系统的核心任务，它的目标是将字符图像识别出来，转化成对应的文本信息。
基于机器学习和深度学习的方法被广泛应用于字符识别任务，可以使用卷积神经网络(CNN)或者循环神经网络(RNN)等方法进行训练和识别。
5. 结果输出与存储：最后，系统将识别结果输出并存储，可以通过显示在屏幕上或者保存到数据库中的方式呈现给用户或者其他系统。
二、关键技术1. 图像处理算法：图像处理是智能车牌识别系统中的重要环节，其中车牌定位和字符分割是关键步骤。
常用的图像处理算法包括Sobel算子、Canny算子、形态学操作等，它们能够通过对图像进行边缘检测、形态学操作等操作，实现对车牌的定位和字符的分割。
2. 字符识别算法：字符识别是智能车牌识别系统的核心任务，采用机器学习和深度学习算法可以提高识别准确率。
论文开题报告的示范及范例参考
论文开题报告的示范及范例参考开题报告是研究生阶段非常重要的一环，它是研究生毕业论文工作的起点，也是整个研究过程中的指导性文件。
一份优秀的开题报告能够为后续的研究工作奠定坚实的基础，为顺利完成学位论文提供有力支持。
本文将结合实际案例，为大家展示一份优秀的论文开题报告示范及范例参考。
**一、选题背景及意义**选题背景是开题报告的重要组成部分，它需要清晰地阐述研究课题的来源、研究背景和研究意义。
以某研究生选题“基于深度学习的图像识别技术研究”为例，选题背景及意义可以从以下几个方面展开： 1. 图像识别技术在当今社会中的广泛应用，如人脸识别、智能安防等领域，已经成为人工智能领域的热点之一；2. 深度学习作为一种强大的机器学习技术，具有优秀的特征提取和分类能力，对图像识别技术的发展起到了至关重要的作用；3. 通过对基于深度学习的图像识别技术进行研究，可以提高图像识别的准确性和效率，推动人工智能技术在实际应用中的发展。
**二、国内外研究现状分析**在开题报告中，对国内外相关研究现状进行分析是必不可少的。
通过对前人研究成果的总结和分析，可以更好地定位自己的研究方向，避免重复性工作，同时也可以借鉴前人的经验和成果。
以某研究生选题为例，国内外研究现状分析可以从以下几个方面展开：1. 国外学者在深度学习图像识别技术方面的研究进展：如AlexNet、VGG、ResNet等经典的深度学习模型在图像识别领域取得的成就；2. 国内学者在图像识别技术方面的研究现状：如在人脸识别、目标检测等方面的研究成果；3. 目前存在的问题和挑战：如图像识别中的数据标注、模型训练等问题，以及深度学习模型在实际应用中的局限性。
**三、研究内容及方法**研究内容及方法是开题报告的核心部分，它需要明确阐述研究的主要内容、研究目标和研究方法。
以某研究生选题为例，研究内容及方法可以从以下几个方面展开：1. 研究内容：本研究将以深度学习技术为基础，针对图像识别中的某一具体问题展开研究，如人脸识别、车牌识别等；2. 研究目标：通过对比不同的深度学习模型，在图像识别任务中找到最优的模型，并提高识别准确率和效率；3. 研究方法：采用XXXX算法对图像数据进行特征提取和分类，通过大量实验验证算法的有效性和性能。
车牌识别系统的设计与实现毕业设计论文
车牌识别系统的设计与实现毕业设计论文目录一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3 1.1 背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31.2 研究的重要性及目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42.国内外研究现状及发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5 2.1 国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72.2 发展趋势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8二、车牌识别系统相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91.图像预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10 1.1 图像去噪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11 1.2 图像增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．131.3 图像二值化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．142.图像处理软件及工具介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15 2.1 常用图像处理软件介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．172.2 图像处理工具的功能及使用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18三、车牌识别系统的设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．201.系统设计原则及整体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21 1.1 设计原则与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．221.2 整体架构设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．232.系统功能模块划分与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．242.1 图像输入模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．262.2 车牌定位模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．272.3 字符分割模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．292.4 字符识别模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30四、车牌识别系统的关键技术实现细节探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32一、内容描述随着现代智能交通技术的不断发展，车牌识别系统在道路交通管理中的应用越来越广泛，其高效、准确、自动化的特点为缓解城市交通拥堵、提高车辆通行效率提供了有力的技术支持。
《针对雾霾天气的车牌识别系统的设计与实现》范文
《针对雾霾天气的车牌识别系统的设计与实现》篇一一、引言随着城市化进程的加速，雾霾天气已经成为各大城市常见的环境问题。
雾霾天气严重影响道路交通安全和人们的出行体验，其中，车牌识别是道路交通管理和执法中至关重要的环节。
为了应对雾霾天气带来的车牌识别困难，设计并实现一个高效的雾霾天气车牌识别系统显得尤为重要。
本文旨在详细阐述该系统的设计与实现过程。
二、系统需求分析1. 识别雾霾天气中的车牌信息：系统应能在雾霾天气下准确识别车牌号码、颜色等关键信息。
2. 快速响应：系统应具备实时处理、快速响应的特点，确保车辆通行流畅。
3. 高效稳定性：系统需在恶劣的天气环境下保持高稳定性和准确性。
4. 易扩展性：系统设计应具备一定的可扩展性，以适应未来技术的发展和系统升级。
三、系统设计1. 硬件设计（1）摄像头选择：选用高清、低照度、高动态范围的摄像头，以适应雾霾天气下的光线条件。
（2）光源配置：根据雾霾天气的光线特点，合理配置补光设备，提高图像清晰度。
（3）图像采集与传输：通过有线或无线方式将摄像头采集的图像传输至处理中心。
2. 软件设计（1）图像预处理：对采集的图像进行去噪、增强等预处理操作，提高图像质量。
（2）车牌定位：通过图像处理技术，自动定位图像中的车牌位置。
（3）字符识别：采用机器学习算法，对车牌上的字符进行识别与分类。
（4）数据库存储与检索：将识别的车牌信息存储至数据库，并支持快速检索与查询功能。
四、算法实现1. 图像预处理算法：采用去噪、对比度增强等算法对图像进行预处理，以提高车牌识别的准确率。
2. 车牌定位算法：利用颜色特征、形状特征等算法自动定位图像中的车牌位置。
3. 字符识别算法：采用深度学习算法（如卷积神经网络）对车牌上的字符进行识别与分类。
通过大量数据集进行模型训练，提高字符识别的准确率。
4. 数据库存储与检索算法：设计合理的数据库结构，将识别的车牌信息存储至数据库中。
采用索引、搜索等算法实现快速检索与查询功能。
复杂背景下的文字检测、抽取和识别研究的开题报告
复杂背景下的文字检测、抽取和识别研究的开题报告1. 研究背景在现实生活中，我们经常需要从图像中抽取和识别出文字信息，例如识别车牌号、识别图书封面上的书名等等。
然而，实际图像中的文字通常会受到各种复杂因素的影响，如光照条件、背景干扰、字体颜色、字体大小、旋转角度等等，这都会极大地影响文字识别的准确性和效率。
近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的发展，越来越多的研究人员开始探索如何应对这些复杂情况下的文字检测、抽取和识别问题。
与此同时，研究者们也发现，将文字检测、抽取和识别三个任务结合起来进行研究，可以有效地提升整体识别效果。
2. 研究内容和目标本文将主要研究如何在复杂背景下完成文字检测、抽取和识别三个任务，并通过实验验证所提出方法的有效性。
具体来说，本文将从以下几个方面展开研究：（1）设计一种有效的文字检测算法，能够在复杂背景下准确地检测出图像中所有的文字区域。
（2）提出一种高效的文字抽取方法，能够将图像中检测到的文字区域准确地分割出来，并进行精细化的预处理，以便于后续的文字识别。
（3）采用深度学习技术，设计一种强大的文字识别网络，能够正确识别出抽取的文字，并输出正确的文字信息。
3. 研究方法和技术路线本文将采用以下技术和方法进行研究：（1）文字检测算法：本文将运用基于深度学习的方法进行文字区域检测，特别是目前较为流行的基于卷积神经网络（CNN）的文本检测方法。
（2）文字抽取方法：本文将运用图像处理、数学建模和机器学习等技术，利用文字的形态学特征和上下文信息，对出现在图像中的文本进行准确的抽取。
（3）文字识别网络：本文将利用深度学习中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）结合的方法，设计一种文字识别网络，并利用已有的大量训练数据进行训练，提高文字识别的准确性和识别率。
4. 研究意义本文所研究的方法和技术，不仅能够为文字识别领域的研究提供新的思路和方法，也可以应用于多个领域，如车牌识别、图像搜索、自然场景文字识别等，并具有广泛的实际应用前景。
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青 岛 大 学
硕士学位论文开题报告
论文题目 : 基于信息融合的车辆识别系统关键技术研究
姓 名 : 杨文文 专业名称 : 信号与信息处理 研究方向 : 智能信息处理 指导教师 : 杨国为教授
日期: 2011年 12 月 1日 1
青岛大学硕士研究生学位论文开题报告
专 业信号与信息处理论文起止日期
课题来源国家自然科学基金、山东省自然科学基金选题报告会日期论文题目基于信息融合的车辆识别系统关键技术研究研究方向一、选题的意义和目的
近年来随着经济的快速增长，人们的生活水平不断提高，机动车的规模和数量也急剧增加，机动车在给人们带来经济利益和生活方便的同时，也给人们带来了很多的困扰，如交通阻塞，环境污染和能源浪费等问题，因此，进一步加强车辆的自动化管理日趋重要。传统的车辆识别是指根据车辆的外貌特征，将车辆自动归类（如卡车，轿车或公共汽车），这些特征包括车体外形，车身颜色等，而且一般只是利用单一的特征进行车辆识别。本文中的车辆自动识别技术[1]是指当车辆通过某一特定的地点时（如自动收费站，小区进出口管理等），系统自动识别出车辆本身的代表符号以及固有属性（如车牌号，车辆的颜色，车型特征及车标等）的一种技术。车辆识别技术的内容一般包括车牌识别，车型识别，车标识别以及车辆颜色识别等技术。车辆识别技术是实现车辆自动化管理的基础，它广泛应用于公路和桥梁收费站，公路流量观测站，城市监控系统，停车场管理系统，港口和机场等车牌认证的实际交通系统中，以提高交通系统的车辆监控和管理的自动化程度。在传统的车辆识别技术中，车牌作为车辆的唯一“身份证”，其识别技术一直是人们研究的热点和重点。车牌识别包括车牌定位，车牌字符切割与车牌字符识别。其中车牌定位一直是车牌识别的重点和难点。近年来相关文献提出许多车牌定位算法，其中比较典型的算法有基于边缘法，基于彩色分割法，基于小波变换和基于遗传算法的方法等;在车牌字符切分方面，主要的方法有[2]：基于二值（灰度）图像水平（垂直）投影分布的车牌字符的切分方法，基于二值图像字符区域上下轮廓分布的车牌字符切分算法，基于模板匹配的车牌字符切分算法，基于聚类分析的车牌字符切分算法，基于车牌二值图像字符连通性的字符切分算法，基于颜色分类的车牌字符切分算法等； 2
在车牌字符分类器的设计方面采取的主要方法有：神经网络分类器（包括BP神经网络，SOFM网络等），模板匹配分类器，基于概率统计的Bayes分类器，几何分类器等。尽管现在的车牌识别技术已经发展到相当完善的地步，国内外的许多学者也研究了很多成熟的车牌识别算法，国内许多的企业也已生产出许多的车牌识别软件，但是现有的车牌识别技术仍有很多的不足之处，主要表现在现有的车牌识别算法只是在解析度较高和图像比较清晰的车牌，才能够有效地识别车辆，而对于较低解析度和较为模糊的车牌，特别是车牌有较为严重的污迹，锈迹，遮挡或变形时，却没有有效的识别方法，而且对于车辆盗窃发生长时间后，犯罪分子更换车牌等情况，只应用车牌识别很难发现被盗车辆。因此进一步寻找更加完善的车辆识别方法仍是我们亟待解决的问题。此外实践证明仅仅通过车牌和车型信息还不能完全达到确认车辆身份的目的。除了车牌和车型信息外，车辆还有车标这一重要的信息。车标包含了车辆的车型信息，此外它还包含了难以更换的生产厂家信息。然而，现在许多学者都把重点放在了车牌识别和车型识别上，使得车标这一重要信息被遗忘，目前车标识别还存在着很多的问题没有解决，主要表现在以下四个方面[3][4]：1.车标的形状千差万别，可以由生产厂商自主决定。有类圆形的，类方形的，
还有字母的等等。 2. 图像采集设备的低像素导致所得车辆图像分辨率低,而且车标的尺寸差别很大。 3.车标周围一般都有散热网干扰，而且散热网的纹理多种多样，致使车标区域前景和背景难以区分，给定位带来了困难。 4.车标受天气变化影响严重，晚间车牌能够反光易于捕获，但车标几乎不能辨识。5.随着车辆种类的不断增加，识别系统的模板库也要随之丰富，否则识别效果会受到严重的影响。车辆识别技术中，车辆身份的确定是一个复杂的问题，然而靠单一信息源提供的参数，不能准确保证其作为车辆身份的确定的可靠性。如果车辆识别能最大限度 3
的利用车辆信息对目标车辆进行确认划分，那将会极大地提高车辆识别的可靠性。例如，用车型识别，车标识别或车牌识别的结果作为依据，其可靠性往往是比较低的。但是，将车标识别，车辆颜色识别和牌照识别的结果经过某种算法融合（称为信息融合）后，作为依据，其可靠性将大大提高。例如文献[5]就是将车型识别与车牌识别通过信息融合中的D-S证据理论进行融合的车辆识别算法，具体实现方法是：首先进行车型识别，提取车型的7个不变矩特征，用SVM和决策树多分类器相结合的策略进行分类；然后是车牌识别，采用基于先验知识的二叉树结构组合多个二值分类支持向量机（称为SVM决策树）来进行车牌识别的多分类识别；最后将车牌识别，车型识别与IC卡中的数据经过D-S证据理论的融合算法进行融合，分别计算各种情况下的信任度函数，结果发现联合作用下的可信度比单个证据的可信度要高。文献[6]采用车辆颜色和车型的辅助性车牌识别，在公路不停车收费系统中，对各种情况采用不同的车辆识别方法。信息融合是基于智能化的思想，它的一个很重要的模型就是人的大脑，它要实现的功能也就是模仿大脑对来自多方面信息的综合能力。信息融合[7]就是由多种信息源，如传感器，数据库，知识库和人类本身来获取有关信息，并进行滤波，相关和集成，从而形成一个表示构架，这种构架适合于获得有关决策，对信息的解释，达到系统目标（如识别或跟踪运动目标），传感器管理和系统控制等。基于上述背景，本文的主要创新点是采集车辆的多种信息（包括车牌，车标，外形，大小，颜色等），采用优化的识别算法和信息融合技术，自动识别出车辆的各种信息。本文研究的关键问题主要是两个方面：一是，分析现有的车标识别方法，进一步寻找更优的车标识别算法，实现车标的准确定位和识别；二是，在完成车标，车辆颜色，和车牌识别的基础上，建立一个数据库，针对车牌遮挡，模糊的情况下，仅用车牌识别判断车辆的身份的正确率低的情况，利用车辆各种信息之间的互补特性以及信息的优先级排序，寻找信息融合算法，利用决策级融合算法，设计分类器，最终实现车辆身份的确定。 4青岛大学硕士研究生学位论文开题报告 5
二、国内外研究动态智能交通系统是当今社会的热点话题，而车辆识别技术作为智能交通系统的核心技术，其发展越来越受到大家的关注。它广泛应用于公路和桥梁收费站，公路流量观测站，城市监控系统，停车场管理系统，港口和机场等车牌认证的实际交通系统中，以提高交通系统的车辆监控和管理的自动化程度。早在60年代末，70年代初国外的科学家就对车辆的自动识别进行了研究，由于受到当时技术发展的影响，曾采用彩色条形码、磁感应、摄像、照相、声表面波等技术来实现车辆的自动识别，但都因现场的具体应用环境复杂，始终没有解决系统识别精度不高，抗干扰性能差这一技术难题，因此没有得到广泛使用。进入80年代，随着计算机技术和微波技术的迅猛发展，国外许多公司都在致力于采用微波反射调制技术来实现车辆自动识别的研究，由于此项技术具有较高的抗干扰性能和较高的识别精度因而得到了广泛的使用。目前国内外采用的方法主要有：感应线圈法，红外探测法，超声波检测法，车牌识别法，轮廓识别法等。下面分别介绍[8][9]： (1) 感应线圈法：感应线圈作为车辆识别的传感元件，埋设在收费车道内、挡车器后端，通过反馈线与检测系统相连。感应线圈通以高频电流后形成磁场区，当有车辆从环形感应线圈上方通过时，车体底盘的铁磁材料与环形线圈产生涡流效应，使得环形线圈电感量发生变化，由于线圈是振荡电路的一部分，因此可以检测出振荡频率的变化量，对这种反映车辆特征的频率曲线进行归类，也就实现了车辆分类。该方法将车辆底盘形状的三维信息转变为感应到的一维信号，模糊了实际的物理义，从而加大了分析信号的难度和识别车辆的难度。用感应线圈进行车辆识别还存在一个问题，即车辆在线圈上方停止或改变速度时，将在很大程度上影响到识别的准确率而这些现象又是不可避免的。 (2) 红外探测法：红外探测法是利用布置在车道两侧的红外阵列检测器，运用几十甚至几百对红外发射接收装置，根据汽车行驶经过时不同部位对发射装置的不同阻挡作用，采集车辆的侧面几何数据。由于该系统采用的红外检测点非常多，可以采集到大量的数据，除了车头高度、轴数、轮距、车长等特征数据外，还有其他大量的信息，比较完整、细致地描绘出车辆的外轮廓及局部典型特征。然后比较 6
这些数据与车辆数据库的数据，判断出车辆，从而实现车辆的自动分类。该方法原理简单，物理概念清晰明了。 但由于硬件系统较为复杂，而且系统的环境适应能力较差，故障率较高，维修不便等等，所以在实际使用中难以被推广。
(3) 超声波检测法：超声波检测系统利用路面反射，在路面和检测单元之间没有遮挡物时，检测单元接收从路面发射的回波。系统在每次发射超声波前，根据检测到的回波信号到达时间确定本周期有无受到路面发射的回波信号，以此确定并记录在路面与检测单元之间有无遮挡物 。 最后由信息融合单元按融合方案和模糊识别技术确认所测量到的车辆类型。超声波检测法与上述红外检测法并无本质的区别。
(4) 车牌识别法：车牌识别法是根据从摄像机获取的汽车牌照的图像识别出车牌号后，到数据库中去检索与此车牌号相对应的车型，并以此做出判决。该方法对硬件要求不高，而且安装方便灵活，但需要事先建立车辆牌照数据库，而且在车牌模糊的情况下不能被识别，因此在实际应用中受到限制。(5) 轮廓识别法：轮廓识别法基于摄像头获得车辆的原始图像，并从图像中分割出车辆图像，并对所得到的车辆图像进行二值化、填充、修饰、细化等一系列处理 ， 得到一幅完整的车辆轮廓图像 。 然后从轮廓图像中提取车辆的几何特征 ， 如顶蓬长度与车辆长度的比值；顶蓬长度与车辆高度的比值；以顶蓬中垂线为界，前后两部分的比值；车辆长度与车辆高度的比值等。 轮廓识别法可以获取车辆几何特征的关键信息，并且不需要复杂的硬件设施，易于安装和维护，也不需要建立庞大的车量数据库。相对于感应线圈、红外检测等物理检测方法，基于图像的检测具有很大的优势： 图像的信息量很大，不易造成车辆信息的丢失；硬件检测设备安装简便，只需一台摄像机即可，设备的位置便于调整，并且其更换和维护工作不会影响正常的交通。因此，现在我们所研究的车辆识别技术主要是通过图像检测的方法来实现的。一般而言，车辆识别技术主要包括车牌识别，车型识别和车标识别三大模块。车牌识别作为车辆唯一的“身份证”一直是学术界许多学者研究车辆识别问题的重点，并且经过多年的研究已经提出了识别率和鲁棒性很高的识别算法，国内外