基于圖像處理技術(shù)的地磅車(chē)牌識別系統的設計

地磅車(chē)牌識別是一項以數字圖像處理、計算機視覺(jué)、模式識別、人工智能等多門(mén)學(xué)科為基礎，對攝像機所拍攝的車(chē)輛圖像進(jìn)行分析，得到每輛汽車(chē)唯一的車(chē)牌號碼的技術(shù)，是現代智能交通系統中的重要組成部分之一，應用十分廣泛。本文設計了一種地磅車(chē)牌識別系統，此系統是在利用  MATLAB圖像處理技術(shù)與模式識別中的模板匹配法識別出車(chē)牌號碼。此地磅車(chē)牌識別系統經(jīng)多組實(shí)驗測試，能識別出一般車(chē)輛的車(chē)牌號碼。

一、引言

地磅車(chē)牌識別技術(shù)是指能夠檢測到受監控路面的車(chē)輛并自動(dòng)提取車(chē)輛牌照信息（含漢字字符、英文字母和阿拉伯數字等）進(jìn)行處理的技術(shù)。目前在國內外交通管理系統中，車(chē)牌識別技術(shù)是交通管理現代化和智能化的重要組成部分，在公路收費、停車(chē)管理、稱(chēng)重系統、交通執法、車(chē)輛檢測等各種場(chǎng)合都有廣泛的應用，同時(shí)汽車(chē)牌照的識別問(wèn)題也是現代交通領(lǐng)域，自動(dòng)化領(lǐng)域和計算機領(lǐng)域中研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)之一。

二、地磅車(chē)牌識別系統的設計

1.系統概述

本文中的地磅車(chē)牌識別系統首先對上傳至計算機的圖像進(jìn)行預處理，再對車(chē)牌區域進(jìn)行定位，得到車(chē)牌圖像，之后對車(chē)牌圖像進(jìn)行字符分割，最后將分割出的車(chē)牌字符通過(guò)字符識別系統進(jìn)行號碼識別，得到車(chē)牌號碼。交通管理部門(mén)可以根據此系統對車(chē)牌的識別結果找到相應車(chē)輛，對這些車(chē)輛處理。車(chē)牌識別系統流程圖如圖1所示。

基1.jpg

2.車(chē)輛號碼識別系統的設計

車(chē)牌號碼識別系統在智能交通中有廣泛的應用，它能從一幅圖像中自動(dòng)定位出車(chē)牌區域，并分割字符圖像，對字符進(jìn)行識別。車(chē)牌識別系統的主要由圖像預處理、車(chē)牌圖像定位、車(chē)牌字符分割和車(chē)牌字符識別4個(gè)部分組成。

對圖像進(jìn)行預處理理，依次將輸入計算機的的彩色圖像轉換為灰度圖像，繪制灰度直方圖，并選擇相應閾值用Roberts算子進(jìn)行邊緣檢測，然后對邊緣檢測后的圖像進(jìn)行腐蝕、聚類(lèi)填充等操作來(lái)平滑圖像輪廓，最后去除圖像中的小對象，得到濾波后的圖像。車(chē)牌圖像定位采用藍色像素點(diǎn)統計的方法，確定行方向、列方向車(chē)牌區域，之后對車(chē)牌區域進(jìn)行校正，得到定位剪切后后的車(chē)牌圖像。將剪切的車(chē)牌圖像進(jìn)行去噪處理，逐列檢查有沒(méi)有白色像素點(diǎn)，并去除圖像周?chē)嘤嗟牟糠?，根據圖像的大小，設置閾值，檢測圖像寬度，若寬度等于這一閾值則切割，得到分割后的字符圖像。將分割出來(lái)的7個(gè)字符依次與字符模板進(jìn)行匹配相減，值越小相似度越大，找到值最小的一個(gè)模板即為最佳匹配模板，對應字符為所識別出的字符，依次輸出對應值，完成字符識別。

三、地磅車(chē)牌識別系統的方法及實(shí)驗測試

1.車(chē)牌號碼識別系統的方法

在圖2中，（a）為輸入的彩色圖像，對其進(jìn)行預處理，選擇閾值為0.12 的Roberts算子進(jìn)行邊緣檢測結果如（b）所示，進(jìn)行腐蝕操作后，構建  [25  25]的正方形結構元素對腐蝕圖像進(jìn)行聚類(lèi)填充來(lái)平滑圖像輪廓，最后去除圖像中聚團灰度值小于   1400的部分，得到濾波后的圖像如（c）所示。（d）圖為定位剪切后的圖像，對剪切后的圖像進(jìn)行去噪處理及字符分割以及歸一化為40*20大小后得到（e）圖，將分割后的字符圖像與模板中字符圖像的相匹配，完成車(chē)牌號碼識別如圖（f）所示。

基2.jpg

2. 地磅車(chē)牌號碼識別系統的實(shí)驗測試

按照本文設計的汽車(chē)衡車(chē)牌識別系統，部分測試結果如圖3所示。

基3.jpg

四、結束語(yǔ)

本文設計的地磅車(chē)牌識別的系統通過(guò)MATLAB圖像處理技術(shù)與模式識別技術(shù)識別車(chē)牌號碼，經(jīng)多次實(shí)驗測試，具有良好識別的效果。