使用图像处理进行车牌检测和字符识别的实时自适应交通过滤 matlab

长期以来，道路上的车辆数量不断增加，这一直是印度的一个问题。更糟糕的是，这里的交通灯是预先计时的，无论特定街道上有多少车辆，都没有考虑到地面零点条件。因此，我们计划设计一个完整的自适应交通灯过滤系统，该系统将使用图像采集和图像处理技术实时评估情况，并根据等待在其之前的车辆数量为特定信号分配时间。此外，我们计划在我们的设计中灌输一种算法，以检测跳过红灯的违约车辆的车牌，并将其存储以备将来起诉。 目标 为我们的算法收集训练数据（具有可见的车辆拥堵），这将涉及检测站在红灯默认标记之前的车辆集群 通过图像重定向检测默认车辆的车牌号算法。 根据信号前的车辆拥堵情况对交通信号进行有效和自适应时间分配的算法。 自适应流量过滤的工作原理 遵循以下图像处理算法，得到的图像如下图： 输入图像 灰度和二进制转换 自适应背景减法 直方图均衡 阈值 使用 Sobel 进行边缘检测 清理图像边框 图像膨胀 密度计算 车牌检测识别算法的工作原理 获取图像输入 二值化输入图像 阈值 边缘检测（考虑到黑色像素数最多的列是输入图像中的边缘） 通过裁剪从图像中去除检测到的边缘 使用点检测进行字符检测（迭代时一旦黑色像素到达，则表明已检测到字符并开始逐列扫描。） 边缘检测（然后我们继续检测一个完全白色的列来标记字符的结尾。） 获得黑色像素的行号数组的存储。 获取字符宽度并省略宽度低于特定阈值的字符以去除误报。 反转数据集图像以进行字符识别。 调整数据集图像的大小以适合我们的角色图像。 使用像素到像素映射比较 42x24 = 1008 像素的图像。（理想情况下，字符与其数据集图像的重叠最大） 为角色分配数据集图像名称/编号。 获取最终检测到的字符。