车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状.pdf

车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状主要集中在利用计算机视觉和模式识别技术来提升智能交通管理的效率。车牌识别系统（LPR/CPR）作为汽车的“身份证”，在现代社会具有重要的应用价值，如交通流量检测、违章监控、不停车收费等，对提高交通管理效率和社会经济效益有显著作用。 车牌识别系统的发展源于对车辆管理需求的增长，尤其是随着机动车辆数量的增加，管理压力也随之增大。系统通过自动定位和识别车牌，减轻了交通管理部门的工作负担，提升了安全性。然而，实际应用中面临的挑战包括环境光线变化、车牌污染模糊等因素，这些都影响了识别的准确性。为解决这些问题，研究者采用了红外照明、特殊传感器等技术改善图像质量，但这增加了系统的成本。 国内外研究现状表明，尽管国外在车牌识别系统上有一定的进展，但因各国车牌悬挂位置的差异和环境条件的不同，需要适应中国国情的解决方案。中国车牌识别系统需要考虑如车牌污染、悬挂位置不统一等问题，因此，多技术融合的无源型智能识别系统正在研发中，结合车辆检测、计算机视觉、图像处理、人工智能和神经网络技术。 车牌识别系统的基本工作流程包括图像采集、车牌定位、字符分割和识别。近年来，技术发展主要分为间接法和直接法。间接法依赖于IC卡或条形码读取，虽准确但成本高、设备复杂；直接法则直接处理图像进行车牌识别，更符合实时性和成本效益的要求。 未来的研究方向可能集中在提高识别率、降低误识率、增强系统的鲁棒性，以及在复杂环境下的适应能力。随着技术的不断进步，车牌识别系统将在智能交通、安全管理等领域发挥更大的作用，为构建智慧城市的交通管理体系提供强有力的支持。