文献综述车牌识别.pdf

【车牌识别技术详解】 车牌识别技术是智能交通系统（ITS）中的关键技术，它涉及了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。随着汽车数量的快速增长，车牌识别在交通管理、安全监控、高速公路收费等方面的应用日益广泛。本文将深入探讨车牌识别技术的研究现状，包括车牌定位、字符分割和字符识别等关键步骤。 1. **车牌识别系统概述** 车牌识别系统主要任务是通过摄像头捕获的图像，经过一系列图像处理技术，如平滑、二值化、边缘检测和图像分割等，精确提取车牌区域，并进行字符识别。这一体系在各种交通场景中都发挥着重要作用，如电子收费、交通流量控制、违规车辆监控等。 2. **车牌定位技术** - **基于边缘检测的方法**：首先对图像进行预处理，然后利用边缘检测算子寻找边界，再通过区域膨胀和腐蚀去除无关对象，最后选择最可能的车牌区域。 - **基于彩色分割的方法**：通过将RGB图像转换到HSV空间，对比不同车牌颜色的限定范围进行色彩分割，再结合形态学特征排除干扰区域。 - **基于小波变换的方法**：利用小波变换的多分辨率特性，提取车牌在LH高频子带的特征，通过阈值处理确定车牌位置。 - **基于遗传算法的方法**：依据车牌的特征，如颜色差异、长宽比等，提取相应特征并通过遗传算法优化定位。 3. **字符分割和识别** 字符分割是将车牌区域划分为单个字符，常用的方法有连通成分分析、投影法等。字符识别则通常采用模板匹配、支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等机器学习算法，以识别出每个字符的具体类型。 4. **车牌识别挑战与发展趋势** 面对复杂环境，如高车流量、反光、污染等，车牌识别技术需不断提升鲁棒性。近年来，深度学习技术的引入，如卷积神经网络(CNN)，极大地提高了识别的准确率和速度。未来，车牌识别系统将更加智能化，结合大数据分析，实现更精准的车辆识别和追踪。 5. **互联应用** 在“互联”背景下，车牌识别技术与物联网(IoT)、云计算等技术融合，可以构建更高效、安全的智慧交通系统。例如，通过云端数据库实时对比车牌信息，实现快速异常检测和响应，提升交通管理效率。 车牌识别技术是现代交通管理的关键工具，其技术发展直接影响到智能交通系统的效能。随着技术的不断进步，我们可以期待车牌识别在未来将带来更多的便利和安全性。