基于Android的车辆识别技术研究.pdf

《基于Android的车辆识别技术研究》是一篇探讨如何在Android平台上实现车辆识别技术的学术文章。作者黄琼禄来自桂林电子科技大学信息科技学院，研究主要关注现代化小区的车辆安全管理，尤其是利用Android技术来构建车牌识别系统，以提高车辆进出的安全性、效率和计费准确性。 1. **车辆识别技术**：此技术结合图像识别，让Android设备能够识别车牌，从而控制车辆进出，实现智能停车场管理。这种技术对于提升居民区的安全性和便捷性具有重要意义。 2. **系统框架**：系统主要包括摄像头模块、地磁线圈检测、Android终端和车辆模块。当车辆经过地磁线圈时，Android终端接收信号并控制摄像头拍照，然后进行图像识别处理，控制车闸进行相应的放行或阻止操作。同时，Android终端处理的车辆信息可以通过无线WiFi传输到Android手机，实现远程管理。 3. **车牌识别原理**：采用模板匹配方法，为不同的字符建立模板，通过比较识别字符与模板的相似度进行匹配。通过多次分割车牌字符，获取区域笔画方向和结构特征，从标准字体库中提取特征作为模板，建立标准字体库。针对传统模板抗干扰能力弱的问题，对字符区域进行扩大和增强处理，改进模板，提高鲁棒性，减少误识别。 4. **四灰度加权相似函数**：该方法用于处理低质量车牌图像，解决了阈值不稳定和环境场景变化敏感的问题，保证了识别的稳定性和精度，同时保持了较快的识别速度。 5. **车闸模块设计**：车闸由Android系统控制，包括直流电机和继电器，通过Android发出的信号控制继电器，进而控制电机，实现闸门的开启和关闭。整个系统单向操作，仅由Android控制，实现智能化停车管理。 6. **RBF神经网络**：采用径向基函数（RBF）神经网络，这是一种三层前向网络，包括输入层、隐藏层和输出层。RBF网络以其局部作用、唯一最佳逼近特性以及无局部极小点的优点，被用于车牌字符的分类识别。 通过以上分析，我们可以看出，这项研究成功地在Android平台上构建了一套实际可用的车牌识别系统，不仅提高了车辆管理的效率，还提升了小区的安全水平，展示了移动技术在智能交通系统中的潜力。此外，RBF神经网络的应用也为复杂图像识别提供了一种有效的方法。