研究目的和意义:

现在，随着计算机图像处理技术的进步，设计对车辆牌照的识别程序并有较高的成功率也变得越来越重要了。该系统主要涉及的不仅仅有光学、人工智能、还有数字图像处理、电子控制等。其是通过对图像采集仪器等所采集到的车辆图像做比较全面的系统分析，然后得出汽车独有的牌照，完成系统要求并输出。接着再进行后期的处理就可以实现一系列现代化车辆管理的要求，例如交通流量控制、车辆的定位、汽车防盗与行驶中超速的自动化监管功能等。这就在很大程度上维护了城市的治安与交通的秩序，同时也对实现交通自动化起着重大的作用。

课题研究现状:

 车辆牌照定位与识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一, 该技术应用范围非常广泛。国外汽车牌照识别系统研究工作已有一定进展, 但并不尽合我国国情。我国汽车牌照的规范悬挂位置不唯一，并且由于环境、道路或人为因素造成汽车牌照污染严重, 这种情况下国外发达国家不允许上路, 而在我国仍可上路行驶等。由于我国汽车车牌识别的特殊性, 采用任何一种单一识别技术均难以奏效。目前正在研制的无源型汽车牌照智能识别系统综合利用了车辆检测技术、计算机视觉(Computer Vision) 技术、图象处理技术、人工智能技术和人工神经网络技术等, 是一个比较有发展前途的车牌识别系统。

课题研究主要内容、实施方案及创新点:

车牌区域定位与字符的识别是该系统两个重要模块，其中前者那部分还可分两个模块：图像的前期处理和车牌的定位与分割[4]。而字符识别又分为字符提取与字符分割。其中，要求最高的是对车牌的处理，为了便于牌照的分割与识别，原始图片就应该具有一些较优的条件，如合适的亮度、对比度、清晰度等。但是由于该系统的图像采集工作于开放的户外环境，再加上车牌污垢、光线等各方面因素的影响，所采集到的图象可能就会出现一些不可避免的缺陷，如模糊不清、歪斜甚至缺角等一些严重的缺憾，因此我们需要进行原始图片在识别前的预处理。在图片中，经过采样灰色操作的清晰度，改善边缘化，然后再对车牌的边框进行处理找出车牌边缘切割出来，然后进行膨胀并同时做腐蚀操作，让车牌的特征更加突出，更好的定位出牌照的位置。在完成这项操作后，接着把之前所得到的车牌区域中的字符一一切割出来。接着再做归一化，使字符变得更加规律与整齐，接着再建立一组合适的字符模版，不过由于各种原因本次设计并没有对其进行较为深入的研究。对于整个系统来说最重要的是对牌照进行一整个系列的处理最后将车牌中的字符提取出来，这总的使用到了两次切割，就是车牌在原始图中的切割与字符在车牌中的切割，这是设计主要核心部分。在这两个切割之前，还有许多对图像进行特征处理使其更容易分割出来的技术。主要有：灰度处理、阈值分割、图像归一化与去噪、边缘检测、均值滤波、二值化等技术，这些技术是实现整个系统设计要求的重要前提[16]。在下面的文章里面我将对这些再做一些比较仔细的分析与设计。

课题进度安排:

2018.1.21 - 2018.3.6： 查找资料、搜集相关素材，完成需求分析 

2018.3.7- 2018.3.12： 完成概要设计 

2018.3.13 - 2018.4.1：完成详细设计 

2018.4.2- 2018.4.10：完成编码

2018.4.11- 2018.4.13： 完成软件测试

2018.4.14- 2018.4.25：整理资料、撰写设计报告

2018.4.26- 2018.4.30：根据导师要求，完善毕业设计和设计报告

主要参考文献:WWw.Eeelw.com

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