交通标识牌自动识别系统的关键技术的研究
车牌自动识别系统关键技术研究
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收稿 日期 ：２ ０ １ ２ 一Ｏ ２ —２ ２ 作者简介 ： 张爱朋 （ １ ９ ８ ５ 一） ， 男， 山东 Ｉ ｆ 缶 沂人 ， 硕士研究生 ， 主要从 事计算机视觉 和模式识别方面的研究。 通信作者：许建龙 ， 电子邮箱 ： ｘ ｕ ｊ ｉ ａ ｎ ｌ ｏ ｎ ｇ １ ２ ６ ＠１ ２ ６ ． ｃ ｏ ｍ
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智能交通系统中车牌识别技术的研究与应用
智能交通系统中车牌识别技术的研究与应用随着智能化的发展，交通系统也逐渐向智能化转型，交通系统中的一项非常重要的技术就是车牌识别技术。
车牌识别技术是一项利用计算机视觉技术来自动检测、识别车牌号码的技术，它能够帮助交通管理部门实现更为便捷、高效的交通管理。
一、车牌识别技术的意义车牌识别技术可以帮助交通管理部门对车辆进行自动管理，有效减少了人力资源的使用；同时，它还可以提高违规行为的查处率，减少交通违规事件的发生。
此外，在智慧城市的建设中，利用车牌识别技术可以实现无纸化管理，有效提高城市管理的效率。
二、车牌识别技术的分类车牌识别技术主要分为两类：一类是基于字符识别的车牌识别技术，另一类是基于深度学习的车牌识别技术。
基于字符识别的车牌识别技术是基于传统图像处理技术的，通过对车牌图像进行处理，提取出车牌区域的图像特征，再利用字符识别技术对车牌字符进行识别。
这种识别技术在车牌清晰明显的情况下识别效果较好，但在光线、反射等方面存在较大的识别难度。
基于深度学习的车牌识别技术则是利用卷积神经网络等深度学习算法来实现车牌识别，它的优点是对光照、反光等情况下车牌的识别准确率有很大的提升。
三、车牌识别技术的应用目前，车牌识别技术已经在智能交通系统中得到了广泛应用。
例如，在高速公路的收费站，利用车牌识别技术可以实现自动收费，大大提升了收费效率；在城市中心区域的道路上，利用车牌识别技术可以实现违停车辆的自动抓拍，并自动生成罚单，减轻了交通管理部门的工作负担；此外，在停车场、小区等场所，车牌识别技术也可以实现无人值守的车辆出入管理。
值得一提的是，近年来，随着智慧城市的建设不断深入，车牌识别技术还被应用到了更多的场景中。
例如，在物流、快递行业中，利用车牌识别技术可以实现仓库车辆出入管理，提高了物流管理的效率；在智慧公交系统中，利用车牌识别技术可以实现公交车道的管理，提高了公交车道的效率与运输能力，更好地满足市民出行需求。
四、车牌识别技术的发展趋势随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，车牌识别技术的发展也变得更加智能化、多样化。
车牌识别技术的研究和实现
车牌识别技术的研究和实现一、本文概述随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术作为其中的一项关键技术，已经得到了广泛的关注和应用。
本文旨在对车牌识别技术进行深入的研究和探讨，分析其原理、方法、实现及应用，以期能为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
本文将介绍车牌识别技术的基本概念、原理和技术特点，阐述其在智能交通系统中的重要地位和作用。
接着，本文将重点探讨车牌识别技术的实现方法，包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等关键步骤，并详细分析各种方法的优缺点和适用场景。
本文还将介绍车牌识别技术在实际应用中的案例和效果，探讨其在实际应用中遇到的问题和挑战，并提出相应的解决方案和改进措施。
本文还将展望车牌识别技术的发展趋势和未来研究方向，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
通过本文的研究和探讨，相信读者能够对车牌识别技术有更深入的了解和认识，同时也能够为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。
二、车牌识别技术概述车牌识别技术，又称车牌自动识别（License Plate Recognition，LPR），是一种利用计算机视觉和图像处理技术，从视频或图像中自动检测和识别车牌信息的技术。
它涉及图像处理、机器学习、模式识别等多个领域，是实现智能交通系统、车辆监控、违法取证等应用的关键技术之一。
车牌识别系统的基本流程包括预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。
预处理阶段主要对图像进行去噪、增强等操作，以提高图像质量，为后续处理提供基础。
车牌定位是车牌识别技术的核心，其准确性直接影响到后续的字符分割和识别效果。
字符分割则是将车牌中的字符逐一分离出来，为字符识别提供数据。
字符识别则是利用机器学习、深度学习等方法，对分割出的字符进行识别，最终输出车牌号码。
随着技术的不断发展，车牌识别技术在识别速度、准确率和鲁棒性等方面取得了显著进展。
特别是在深度学习技术的推动下，车牌识别技术在复杂背景、模糊、遮挡等恶劣环境下的识别性能得到了显著提升。
车牌识别系统中关键技术的研究的开题报告
车牌识别系统中关键技术的研究的开题报告一、选题背景随着城市交通管理的不断完善和汽车数量的不断增加，车辆管理问题成为亟待解决的难题。
而车牌识别系统可以在车辆进出口管理、违停监管以及交通拥堵控制等方面发挥重要作用。
车牌识别技术是通过对车辆的数字图像进行处理，提取车牌中有用的信息，对车牌上的字符进行识别和分析，从而实现对车辆信息的识别。
目前车牌识别系统已经广泛应用于道路交通管理、停车场管理、高速公路电子收费等领域，其主要组成部分包括图像采集、图像预处理、车牌检测、字符分割和字符识别等环节。
而车牌识别系统中的关键技术，尤其是字符识别技术，是实现车牌识别准确率的关键。
二、研究目的和意义本课题的主要目的是探究车牌识别系统中的关键技术，重点研究字符识别技术，通过对车牌图像进行处理和分析，提高车牌识别的准确率和可靠性。
本研究的意义在于：1.提高车牌识别准确率和可靠性，实现对车辆信息的快速、准确、稳定的识别；2.为城市交通管理、停车场管理、高速公路等领域提供更加先进、高效的监管手段。
三、研究内容和方法1.研究车牌识别系统的基本原理和关键技术；2.分析车牌图像上的字符特征，确定最优的字符识别算法；3.开发车牌识别系统，在该系统中实现字符识别算法的应用。
本研究将采用以下方法：1.文献调研法。
通过查找文献资料，了解车牌识别技术的发展状况和现有的关键技术。
2.实验方法。
通过对车牌图像的处理和分析，确定最优的字符识别算法，实现车牌识别系统。
四、预期结果本研究预期通过实验，提高车牌识别系统的准确率和可靠性，实现对车辆信息的快速、准确、稳定的识别。
五、研究进度安排1. 前期准备：调研相关文献并进行分析、了解车牌识别技术的基本原理和关键技术，确定研究目标。
2. 方案设计：确定研究内容和方法，设计实验方案和算法。
3. 实验和分析：通过车牌图像的处理和分析，确定最优的字符识别算法。
4. 系统开发：开发车牌识别系统，在该系统中实现字符识别算法的应用。
智能交通系统中的道路标识识别技术研究
智能交通系统中的道路标识识别技术研究随着科技日新月异的发展，智能交通系统已经被广泛应用于现实生活中，为我们的出行带来了便利。
其中，道路标识识别技术是智能交通系统中的关键技术之一，它可以帮助驾驶员准确识别道路上的各种标识，为车辆行驶提供重要的支持。
一、道路标识识别技术的背景与意义人们的出行方式已经发生了翻天覆地的变化，越来越多的人选择了驾车出行。
而在车辆行驶的过程中，道路标识就扮演着非常重要的角色。
它们指引着我们正确行驶，提供了必要的信息，保障了行车安全。
在深入了解智能交通系统中的道路标识识别技术之前，我们需要先了解一下它的背景与意义。
所谓道路标识识别技术，就是指让计算机系统自动检测和理解车辆所经过道路上的标识，进而进行车道保持、车速控制等操作的技术。
这种技术的出现，可以有效地提升驾驶员的驾驶体验，增加出行的便利性，同时为交通安全提供了可靠的保障。
二、道路标识识别技术的原理与方法道路标识识别技术是基于计算机视觉或者深度学习算法进行实现的。
其中，计算机视觉算法主要涉及图像处理、图像特征提取、机器学习等方面的技术；深度学习算法则是通过将无序的数据转换成有序的表示，从而实现数据分类的技术。
总体来说，道路标识识别技术的实现过程大致可以分为以下几个步骤：图像采集，包括摄像头对道路标识进行扫描，对图像进行采集；图像处理，对采集到的图像进行处理，去除噪音干扰；特征提取，提取道路标识的特征，以便之后进行分类和判别；分类和判别，根据已经提出的特征，使用机器学习或者深度学习的算法，对道路标识进行分类和判断，并输出相应的信息。
三、道路标识识别技术的应用道路标识识别技术在智能交通系统中的应用是十分广泛的。
以自动驾驶为例，道路标识识别技术可以检测出道路上的限速标志、路口标识、禁止标志等，然后将这些标志信息传递给车辆控制模块，从而使车辆自动实现减速、转向或停车等操作。
同时，在实际的城市交通管理中，也可以利用道路标识识别技术来对违规驾驶行为进行监测。
智能交通中的道路标志识别技术研究
智能交通中的道路标志识别技术研究随着科技的不断发展，智能交通正在逐渐改变着人们的出行方式。
而道路标志作为交通规则的重要组成部分，也在智能交通技术的发展中起到了至关重要的作用。
目前，随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，道路标志识别技术也逐渐成为了一个研究热点。
本文将从技术原理及应用前景两个方面，对智能交通中的道路标志识别技术进行深入研究。
一、技术原理道路标志识别技术主要依赖于计算机视觉技术。
其基本原理是通过采集车载相机的图像信息，将信息通过图片处理和模式识别算法进行处理，从而识别出道路标志。
常用的图像处理算法包括模糊滤波、灰度化、转换成二值化图像等。
而模式识别的算法则包括支持向量机、神经网络以及决策树等等。
这些算法中，支持向量机和神经网络的应用较为广泛。
支持向量机是一种基于统计学习理论的分类算法。
经过学习后，它可以将不同标志的模式进行区分，从而实现对道路标志的识别。
而神经网络则是通过构建多层感知器，模拟人类神经元的工作原理，从而实现对道路标志的高精度识别。
二、应用前景道路标志识别技术在未来的交通中有着广泛的应用前景。
具体来说，它具有以下优势：1、提升交通安全性通过对道路标志的识别，可以使车辆驾驶员更加清晰地了解道路限速、事故易发区域、交通信号灯等重要信息，从而降低道路事故的发生率。
2、提高交通效率通过识别交通信号灯、车道标志等，路况信息可以及时反馈给车辆前置智能驾驶系统，从而使得车辆行驶更加高效、自然。
3、节约能源减少排放通过将识别到的交通标志信息反馈给车辆，可以实现车辆自动调节速度，从而达到节约油耗、减少排放的目的。
不过，也需要注意到目前道路标志识别技术仍然存在的诸多问题。
如在复杂天气情况下，车辆行驶会受到识别率下降等现象的影响。
同时在标志形状或位置变化、遮挡、光线等诸多因素下，识别能力受到限制。
总的来说，道路标志识别技术是智能交通应用中的一项重要技术，具有极大的应用前景。
尽管目前仍存在许多问题，相信随着科技的不断发展，这些问题也将会得到解决。
智能交通中的车牌识别技术研究与应用
智能交通中的车牌识别技术研究与应用随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益突出，传统的交通管理方式已经无法满足人们对快捷、高效交通的需求。
因此，智能交通系统逐渐成为解决交通问题的重要手段之一。
在智能交通系统中，车牌识别技术作为核心之一，为实现交通流畅、追踪肇事车辆、提高交通管理效率等方面发挥着重要作用。
本文将对智能交通中的车牌识别技术进行研究与应用探讨，分析其现状、存在的问题及未来发展趋势。
一、智能交通中的车牌识别技术现状车牌识别技术是指通过电子设备对车辆的车牌进行自动识别和提取的技术。
随着计算机视觉、模式识别、图像处理等技术的发展，车牌识别技术也取得了长足的进步。
目前，车牌识别技术主要分为两类，一种是基于视频图像的车牌识别，另一种是基于红外线的车牌识别。
前者通过视频图像采集车辆信息，通过图像处理和模式识别算法实现车牌识别。
而后者则是利用红外线设备来获取车牌信息，通过红外线成像技术实现车牌识别。
目前，车牌识别技术已广泛应用于交通管理、智能停车、追踪肇事车辆等领域。
在交通管理方面，通过车牌识别技术可以实现违章车辆自动抓拍、交通流量统计等功能，提高交通管理的效率和精度。
在智能停车方面，通过车牌识别技术可以实现自动收费、车位导航等功能，方便人们停车和找车。
在肇事车辆追踪方面，车牌识别技术可以帮助警方快速识别肇事车辆，加快破案进度，提高犯罪打击效果。
二、智能交通中的车牌识别技术存在的问题尽管车牌识别技术在智能交通领域发挥了重要作用，但仍然存在一些问题需要解决。
1. 复杂场景下的识别精度问题：由于不同地区的车牌样式千差万别，车牌识别系统需要具备强大的图像处理和模式识别能力才能应对各种复杂场景。
此外，夜间、雨天、雪天等恶劣环境下的车牌图像质量较差，识别精度也会受到影响。
2. 车牌隐私和数据安全问题：由于车牌识别技术需要对车辆的车牌进行拍摄和存储，存在泄露车主隐私和数据滥用的风险。
因此，车牌识别技术需要加强数据安全和隐私保护措施，确保车主信息的安全。
智能交通中的道路标识识别技术研究
智能交通中的道路标识识别技术研究人工智能和计算机视觉的快速发展，对于道路交通和智能出行有着极大的促进作用。
智能交通系统可以让车辆之间进行有效的通信，从而提高交通效率、保证交通安全，同时也为城市交通管理和规划带来新的优化策略。
其中，道路标识识别技术能够对道路标志进行高效准确的识别，是实现智能交通的关键技术之一。
1.流行的道路标识识别技术在道路标识识别技术方面，目前主要采用的是图像识别技术。
这种技术可以将道路标志的图像进行特征提取，比如形状、颜色、大小等，然后通过分类器进行识别。
其中，深度学习技术尤其是卷积神经网络（CNN）成为了识别精度最高的技术之一。
同时，还有基于特征的图像识别技术和基于组合模型的图像识别技术等。
2.道路标识识别技术的挑战在实际使用中，道路标识识别技术还面临着一些挑战。
首先，不同的道路标识之间存在相似或者重复的情况，这对识别器的准确性提出了要求。
其次，在复杂的环境下，识别器可能会出现噪声或者遮挡等问题，影响道路标识的识别效果。
最后，在不同的地区和国家甚至在同一地区的不同时间段，道路标识的类型、颜色和规格也可能发生改变，加大了识别器的训练难度。
3.未来发展趋势随着技术的发展，道路标识识别技术也将会得到进一步提升。
首先，传感器和摄像头的分辨率和精度将会得到提升，可以更加准确的捕捉道路标志的图像。
同时，深度学习技术的不断发展，也将会让识别器的准确性更高、鲁棒性更强。
除此之外，还可以考虑采用多传感器信息融合的方法，比如可以结合激光雷达和图像处理等手段来提升识别效果。
此外，还可以通过使用更加灵活、创新的数据集和算法，来增加对道路标识的识别范围和精度。
4.结语综上所述，道路标识识别技术是实现智能交通必不可少的关键技术之一。
随着智能交通系统的不断发展和推广，其对于其识别效果的要求也将越来越高。
随着技术的发展，道路标识识别技术也将不断得到提升和完善，未来将有更多更加智能、高效的交通系统出现。
智能交通系统中车牌识别算法的研究与应用
智能交通系统中车牌识别算法的研究与应用智能交通系统是现代城市交通管理的重要组成部分，其中车牌识别技术是关键的技术手段之一。
车牌识别算法在智能交通系统中的研究和应用已经取得了丰硕的成果。
本文将探讨车牌识别算法的研究与应用，介绍其原理、方法、技术，以及在智能交通系统中的应用场景和效果。
一、车牌识别算法的原理和方法车牌识别算法的原理是基于图像处理和模式识别技术，通过对车牌图像进行预处理、特征提取、特征匹配和模式识别等步骤，实现对车牌的自动识别。
车牌识别算法的方法主要有基于颜色和形状的方法、基于特征提取和匹配的方法、基于深度学习的方法等。
基于颜色和形状的方法是最早应用的车牌识别方法之一。
该方法通过预定义的颜色模型和形状模板，对车牌进行颜色和形状匹配，以实现识别。
然而，由于车牌的颜色和形状在实际应用中存在多样性和变化性，基于颜色和形状的方法的适应性和准确性有一定的局限性。
基于特征提取和匹配的方法是目前较为常用和有效的车牌识别方法之一。
该方法通过对车牌图像提取特征，如边缘、字符轮廓等，然后将提取到的特征与预定义的库中的模板进行匹配，以实现识别。
该方法具有较好的适应性和准确性，并且对于噪声、模糊等图像干扰有一定的鲁棒性。
基于深度学习的方法是近年来得到广泛应用和研究的车牌识别方法之一。
该方法利用深度神经网络的优势对车牌图像进行特征提取和模式识别，以实现识别。
相较于传统的方法，基于深度学习的方法具有更高的准确性和鲁棒性，并且能够自动学习和适应不同车牌的特征和模式。
二、车牌识别算法的技术进展和应用场景随着图像处理和模式识别技术的不断发展和创新，车牌识别算法在智能交通系统中的技术进展和应用场景也不断扩展。
近年来，车牌识别算法已逐渐应用于智能停车系统、交通违法监控系统、车辆自动识别等方面。
在智能停车系统中，车牌识别算法可以实现对车辆的进出场的自动识别和记录，方便车辆主人进行停车管理。
通过将车牌识别算法与车场管理系统相结合，可以实现无人值守的自助停车服务，提高停车效率和用户体验。
车牌识别系统的关键技术
车牌识别系统的关键技术车牌识别系统是典型的光电一体化的智能产品，涉及光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术。
技术流程从技术路线的角度看，车牌识别系统按触发方式不同可分为视频触发和外触发；按成像条件可分为可见光成像和红外成像；按运行平台不同可分为硬件式和软件式。
不同的技术路线决定了系统的性能和使用条件。
无论何种形式的车牌识别系统，它们都是由触发、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成的。
一次完整的识别处理流程如图1所示。
车牌识别系统运行时，光学系统要经过事先调整，使到达指定位置的车牌成像最清晰且成像大小、方位符合要求。
触发模块负责在车辆到达合适位置时，给出触发信号，控制抓拍。
辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同的光照条件下都能拍摄到高质量的图像。
图像预处理程序对抓拍的图像进行处理，去除噪声，并进行参数调整。
然后通过车牌定位、字符识别，最后将识别结果输出。
这是一个典型的图像识别流程，但由于应用的要求和实际运行条件的影响，其中许多环节还会有特殊的要求。
关键技术1．触发技术触发可以看做是车牌识别系统的开关。
当触发系统被启动时，系统就认为车牌到达了最佳的成像位置，这时便开始拍摄图像（即所谓的抓拍），并进行处理。
这要求触发系统具备以下性能：●高可靠性不能漏报，也不能误报。
漏报会导致车辆经过时系统不动作，更谈不上识别了;误报则会造成系统误动。
●响应速度快车辆处于运动状态中，如果触发响应过慢，容易导致抓拍位置不准确。
●定位准确由于成像系统的镜头景深有限，只有在预先设定的抓拍位置附近才能清晰成像，过近或过远都会导致成像模糊。
因此，要求触发系统能定位准确。
对于固定式的车牌识别，最常用的触发器是埋设于地下的地感线圈,其优点是可靠性非常高，成本低廉；缺点是安装时需要破坏路面，且对于不同车型有时存在定位偏移。
红外触发器是另一种常用的触发装置，为避免误触发，多成对使用。
相对于固定式车牌识别系统，移动式系统中的触发要复杂得多。
交通标志识别系统研究综述
2、深度学习与强化学习结合：结合深度学习和强化学习技术，使系统能够 自动学习和优化模型参数，提高识别精度和效率。
3、多目标跟踪与行为分析：实现对多个交通标志的同时跟踪与行为分析， 提供更全面的交通信息与态势感知。
4、智能车载导航：将交通标志识别系统应用于智能车载导航系统中，提高 驾驶安全性和导航精度。
交通标志识别系统研究综述
目录
01 摘要
03 结论与展望
02 引言
摘要
本次演示旨在全面深入地探讨交通标志识别系统的研究目的、方法、结果和 结论，以及该系统的应用价值和未来发展趋势。通过对交通标志识别系统的概念 和定义进行阐述，对现有的相关文献和实践经验进行了综合分析，总结了交通标 志识别系统的发展历程、应用情况、研究方法和所面临的挑战。最后，提出了未 来研究方向和应用前景。
交通标志识别系统的研究方法
目前，交通标志识别系统的研究方法主要涉及以下几个步骤：图像预处理、 特征提取、分类器和优化算法设计。
图像预处理是进行交通标志识别的第一步，主要包括去噪、二值化、边缘检 测等操作，旨在提高图像质量并减少无关信息的干扰。特征提取是关键的一步， 它涉及到对图像中的交通标志进行有效的描述和表示。常用的特征包括颜色、形 状、纹理等。分类器设计是实现交通标志识别的核心环节，常用的分类算法包括 神经网络、支持向量机（SVM）和决策树等。
交通标志识别系统的应用情况
交通标志识别系统在交通管理、交通安全和智能交通等领域具有广泛的应用 前景。在交通管理方面，该系统可以帮助交管部门自动识别违章行为、提高交通 执法效率，同时还可以进行路况监测和拥堵预测。在交通安全方面，交通标志识 别系统可以为自动驾驶车辆提供实时道路信息和障碍物检测，提高车辆的安全性 能。在智能交通方面，该系统可以为智能交通信号控制系统提供实时数据支持， 实现智能化交通管理。
智能交通系统中的交通标志识别技术研究
智能交通系统中的交通标志识别技术研究随着城市化和工业化的不断进步，车辆数量不断增加，交通拥堵和安全问题也日益凸显。
因此，智能交通系统逐渐成为解决这些问题的重要手段。
而交通标志识别技术则是智能交通系统中的重要组成部分。
本文将从交通标志识别技术的概念、应用和发展等方面进行探讨。
一、交通标志识别技术概述交通标志识别技术是指利用计算机视觉与模式识别技术对道路上的交通标志进行自动识别和分类的技术。
该技术可以大大提高智能交通系统的实时性和准确性，使其更能够满足交通安全和智能化交通的需求。
目前，交通标志识别技术已经在车载系统、智能交通监控系统、自动驾驶系统等领域得到广泛应用。
二、交通标志识别技术的应用1. 车载系统中的应用现在的车载系统已经具备了丰富的功能，如导航、智能语音交互等。
交通标志识别技术的引入可以大大提高车载系统的智能化和驾驶安全性。
通过交通标志识别技术，车载系统可以自动识别道路上的交通标志，并在屏幕上显示相关信息。
例如，当车辆接近限速标志时，车载系统可以发出警报提示驾驶员注意减速；当车辆行驶到禁止通行标志时，车载系统也会自动发出警报，提醒驾驶员禁止通行。
2. 智能交通监控系统中的应用智能交通监控系统是城市交通管理的重要工具之一。
通过交通标志识别技术，智能交通监控系统可以实现对道路上各种交通标志的实时监控与识别。
例如，在城市快速路上安装交通标志识别设备，可以实时监控车辆的速度、方向和轨迹等信息。
当车辆超速或违反交通规则时，系统可以自动报警并告知交通管理部门，从而有效维护城市交通秩序和安全。
3. 自动驾驶系统中的应用自动驾驶是智能交通的重要方向之一。
而交通标志识别技术是自动驾驶系统中不可或缺的技术之一。
通过交通标志识别技术，自动驾驶系统可以实时识别道路上的交通标志，并做出相应的行驶决策。
例如，当自动驾驶汽车行驶到限速标志处时，系统可以自动将车速降低到限速值以下，以确保行驶安全。
三、交通标志识别技术的发展随着计算机视觉和模式识别技术的不断进步，交通标志识别技术也得到了极大的发展。
智能交通系统中车牌识别技术的研究
智能交通系统中车牌识别技术的研究智能交通系统是利用先进的信息技术实现道路交通管理和交通安全的一种新型交通管理体系。
而车牌识别技术是智能交通系统中的重要组成部分。
本文将对车牌识别技术在智能交通系统中的研究进行探讨。
首先，将介绍车牌识别技术的背景和意义；其次，将探讨车牌识别技术的原理和关键技术；最后，将讨论车牌识别技术在智能交通系统中的应用及存在的问题，并提出进一步研究的方向。
一、背景和意义车牌识别技术是智能交通系统中的重要技术手段之一。
随着车辆保有量的大幅增长，交通拥堵和交通违法问题也日益严重，传统的交通管理手段已经无法满足需求。
而车牌识别技术的引入可以实现对车辆的自动识别、车辆信息的全面掌握，以及对交通违法行为的及时处理，极大地提高了交通管理的效率和精确度。
同时，车牌识别技术还可以应用于智能停车系统、道路收费系统等领域，为智能交通系统的发展提供了有力支持。
二、原理和关键技术车牌识别技术基于计算机视觉技术和图像处理技术，通过对车辆图像进行处理和分析，实现对车牌进行自动识别。
其主要包括以下几个步骤：图像获取、车牌定位、字符分割和字符识别。
其中，车牌定位是车牌识别技术的基础，其主要通过图像处理和目标检测算法，将车辆图像中的车牌区域提取出来；字符分割是将车牌上的字符进行分割，以便后续进行字符识别；字符识别是通过模式匹配和机器学习算法，实现对车牌上字符的识别和识别结果的输出。
这些关键技术的优化和改进，是车牌识别技术的研究重点。
三、应用和存在的问题车牌识别技术在智能交通系统中有广泛的应用前景。
首先，它可以用于交通违法行为的监测和处理，通过对车辆的自动识别和抓拍，可以及时发现并记录交通违法行为，并进行相应处罚。
其次，车牌识别技术还可以应用于智能停车系统，实现无人值守的自动停车管理，提高停车场的利用率和管理效率。
此外，车牌识别技术还可以应用于道路收费系统、车辆安全管理系统等领域。
然而，车牌识别技术在实际应用过程中还存在一些问题需要解决。
智能交通系统中的车牌识别技术研究
智能交通系统中的车牌识别技术研究近年来，随着社会的发展和科技的进步，智能交通系统已经成为城市交通管理的重要手段之一。
在智能交通系统中，车牌识别技术起到了关键作用。
本文将围绕智能交通系统中的车牌识别技术展开探讨，并研究其应用和未来的发展趋势。
一、车牌识别技术的概述车牌识别技术，即通过对车辆所携带的车牌进行图像识别，从而实现车辆识别和管理。
该技术利用图像处理、模式识别和机器学习等方法，对车牌图像进行分割、字符识别和验证，最终获取车牌的信息。
车牌识别技术的研究旨在提高交通管理的效率和精确度，以及提供更好的便利和安全性。
二、车牌图像处理和分割技术车牌图像处理和分割是车牌识别技术的前置环节，对车牌图像进行高质量的处理和准确的分割是获得车牌信息的基础。
在车牌图像处理方面，常用的方法包括灰度化、二值化和增强。
在车牌图像分割方面，主要有基于阈值的分割、基于边缘检测的分割和基于形态学的分割等技术。
这些技术的综合应用可以大大提高车牌图像的质量和分割的准确度，为后续的字符识别奠定基础。
三、车牌字符识别技术车牌字符识别技术是车牌识别技术的核心环节，也是车牌信息获取的关键步骤。
该技术主要通过利用模式识别和机器学习方法，对车牌上的字符进行识别和验证。
在车牌字符识别方面，目前主流的方法有基于模板匹配的字符识别、基于特征提取的字符识别和基于深度学习的字符识别等。
这些方法在不同场景和复杂条件下，都可以实现较高的准确度和稳定性。
然而，车牌字符识别技术仍然面临一些挑战，如复杂的背景干扰、光照条件和车牌变形等问题，需要不断探索和改进。
四、车牌识别技术的应用车牌识别技术在智能交通系统中有着广泛的应用。
首先，车牌识别技术可以用于交通违法行为的监测和处理，如超速、闯红灯和无证驾驶等。
通过对车辆的车牌进行识别，可以自动获取车辆的违法行为，并进行记录和处理。
其次，车牌识别技术可以用于车辆的安全管理和防盗。
通过对车辆的车牌进行实时识别，可以确保车辆的合法性和安全性，提高车辆的管理效率。
智能交通系统中的道路标志识别技术研究
智能交通系统中的道路标志识别技术研究随着智能交通系统的逐步成熟，道路标志识别技术在其中扮演着重要的角色。
道路标志是驾驶员获取道路条件和限制信息的重要手段，正确识别道路标志对于确保行车安全和准确导航十分关键。
然而，人力识别标志不仅费时费力，而且易受外界因素干扰，因此，发展一种高效、准确的道路标志识别技术显得尤为重要。
一、道路标志识别技术研究现状随着计算机视觉技术的不断进步，人工智能领域的应用越来越普遍，在道路标志识别研究方面，机器学习和深度学习等技术的应用也取得了不小的进展。
在机器学习领域，常用的特征提取方法是Haar特征，支持向量机（SVM）和AdaBoost算法。
其中，Haar特征作为一种计算简单、效果明显的特征提取算法，已经在交通领域广泛使用。
SVM和AdaBoost算法则主要用于分类器的训练，可以提高识别准确率。
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是目前最为广泛使用的技术之一。
CNN模型可以从原始数据中自动提取高质量的特征，适合于图像识别领域。
2012年，AlexNet模型的出现标志着CNN技术的开端，此后，更精致的模型相继问世，例如GoogLeNet、ResNet等。
这些模型在提高准确率的同时，大大降低了识别速度。
二、道路标志识别技术的关键问题虽然道路标志识别技术已经取得了很大进展，但是在实际应用中，仍然存在着一些问题。
比如：1. 大数据量和复杂性：在目前的交通系统中，不同城市和地区的道路标志种类繁多，并且数据量庞大。
如何针对大数据量和复杂多变的标志进行有效识别仍然是一个难题。
2. 光照条件的影响：在实际场景中，道路标志的光照条件经常发生变化，例如天光、灯光、反光镜等。
这些因素容易影响图像质量，从而影响识别效果。
3. 道路标志模糊问题：在某些情况下，标志可能会被树木、建筑物等遮挡，造成模糊或遮挡。
这时，如何确保识别准确度也是一个考虑的问题。
三、未来发展趋势和展望尽管道路标志识别技术还存在着很多问题，但是其在智能交通系统中的应用前景十分广阔。
智能交通系统中的车牌识别技术研究
智能交通系统中的车牌识别技术研究一、导论随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题越来越突出，如何提高城市道路交通的安全性和效率成为了重要的研究方向。
智能交通系统是解决城市交通问题的有效手段之一，而车牌识别技术则是智能交通系统的关键技术之一。
车牌识别技术是指使用计算机视觉技术对车辆行驶中的车牌进行快速、准确地识别、提取信息的技术。
它具有非接触式、高速度、高精度、适应性强等特点，被广泛应用于智能交通、智能物流、物联网等领域。
本文将针对智能交通系统中的车牌识别技术进行研究，主要分为以下几个方面：二、车牌识别技术的分类车牌识别技术可分为两类：基于图像处理的车牌识别和基于深度学习的车牌识别。
前者主要是基于特征提取、特征匹配、字符识别等传统计算机视觉方法实现车牌识别；而后者则是通过深度学习算法，从大量车牌图像数据中学习车牌模式，建立模型识别车牌。
两种技术各有优缺点，应根据具体应用场景选择。
三、基于图像处理的车牌识别技术基于图像处理的车牌识别技术主要包括以下步骤：图像获取、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等。
图像获取是车牌识别的第一步，可采用像素高、分辨率高、光照条件好的摄像机，并进行图像校正、切割、增强等预处理工作，提高图像质量，降低噪声、模糊度等因素对识别的影响。
预处理是在图像获取后对图像进行处理的过程，主要将图像转化成数字形式，以便进行特征提取、模式匹配等后续处理。
车牌定位是指从图像中提取车牌区域的过程，一般可以采用颜色、形状等特征来进行区分，其中Hough变换和Sobel算子等是常用的方法。
字符分割则是将车牌上的字符分离出来，为后续字符识别提供更好的条件。
常用的方法有峰值分割法、基于比率的分割法等。
字符识别则是利用分类器对字符进行识别，常见的分类器有BP神经网络、SVM等。
总体而言，基于图像处理的车牌识别技术的优势在于成熟、稳健、易于实现和维护，可适用于多种场景下的车牌识别任务。
四、基于深度学习的车牌识别技术基于深度学习的车牌识别技术相对于基于图像处理的技术，克服了传统技术在复杂背景、低光照、车牌遮挡等方面的不足。
智能交通系统中的车牌识别技术研究与改进
智能交通系统中的车牌识别技术研究与改进随着城市交通拥堵问题日益严重，智能交通系统的发展成为改善交通状况的重要手段之一。
在智能交通系统中，车牌识别技术是关键之一，它能够对车辆进行准确、快速的识别，为交通管理和安全提供有效的支持。
在本文中，我们将对智能交通系统中的车牌识别技术进行研究与改进。
在智能交通系统中，车牌识别技术的研究主要包括图像采集、车牌定位与分割、字符识别等方面。
首先，图像采集是整个车牌识别系统的基础。
传统的车牌图像采集主要通过摄像头进行，但在实际应用中，由于光线、角度、遮挡等因素的干扰，图像质量往往难以保证。
因此，我们需要从摄像头的安装角度、光源的选择等方面进行考虑和改进，以提高图像采集质量。
在车牌定位与分割方面，主要是识别图像中的车牌位置，将车牌从整个图像中分割出来。
这个过程通常涉及到图像处理和机器学习算法。
在图像处理方面，常用的方法包括边缘检测、二值化、形态学操作等。
在机器学习算法方面，可以采用传统的模板匹配方法，也可以使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）等，以提高车牌定位与分割的准确性与鲁棒性。
字符识别是智能交通系统中车牌识别的核心环节。
由于车牌的字符种类和样式多样化，传统的基于模板匹配的字符识别方法通常不够有效。
随着深度学习算法的发展，基于卷积神经网络的字符识别取得了显著的进展。
通过大量的训练数据和深度网络的学习能力，这种方法能够有效地识别各种车牌样式下的字符。
此外，还可以结合其他预处理技术，如字符分割、字符校验等，进一步提高字符识别的准确性和稳定性。
除了上述的基本车牌识别技术研究之外，还可以将人工智能和大数据分析等技术应用于智能交通系统中的车牌识别。
例如，可以利用深度学习算法对车牌图像进行特征提取，提高车牌识别的准确率；可以利用大数据分析车牌识别结果，从而对路网拥堵状况进行智能化管理和调度。
此外，车牌识别技术的改进还应考虑到隐私保护的需求。
在智能交通系统中，车牌数据的采集和使用必须符合相关法律法规的要求，并保护车主的隐私安全。
智能交通系统中的车牌识别技术使用技巧探究
智能交通系统中的车牌识别技术使用技巧探究智能交通系统是现代城市交通管理的重要组成部分，其中车牌识别技术作为智能交通系统的核心技术之一，对于实现交通管理、安全监控和违章处理等方面至关重要。
本文将重点探讨智能交通系统中的车牌识别技术使用技巧，帮助读者深入了解该技术的原理和应用。
首先，了解车牌识别技术的原理是掌握该技术使用技巧的基础。
车牌识别技术主要通过计算机视觉、图像处理和模式识别等技术手段，对车辆的车牌进行自动识别。
该技术的核心是从车辆图像中提取车牌区域，并对车牌进行字符分割和字符识别，最终得到正确的车牌信息。
了解该原理可以帮助操作人员明确车牌识别的过程和要点，从而掌握技术的使用技巧。
其次，选择合适的车牌识别设备是使用技巧的重要环节之一。
智能交通系统中的车牌识别设备通常包括摄像头、图像处理器、车牌识别算法等组成部分。
在选择车牌识别设备时，应考虑其对光照、角度、速度等因素的适应能力，保证设备在各种环境下都能正常工作。
此外，设备的稳定性和可靠性也是选择的重要指标，避免设备在长时间使用中出现故障或失效。
第三，合理设置摄像头位置和角度可以提高车牌识别的准确性。
摄像头的位置应选择在车辆通过时能够拍摄到车辆前后方的全貌，并确保车牌图像清晰、无遮挡。
摄像头的角度也相当关键，应设置为与车牌平面垂直，以避免车牌图像的变形和畸变，进而提高车牌识别的准确性。
在设置摄像头位置和角度时，还要考虑车辆行驶速度和距离等因素，确保图像能够捕捉到足够的车牌信息。
此外，车牌识别技术的使用还需要对图像处理和算法进行优化。
图像处理主要涉及车牌区域的提取、图像增强和去噪等操作，通过优化这些过程可以提高车牌识别的准确性。
另外，字符分割和字符识别是车牌识别过程中的核心环节，通过选择适合的算法和优化参数，可以提高识别率和速度，降低误识别率。
在优化图像处理和算法时，可以参考相关的研究成果和技术文档，以及根据实际场景进行测试和调试，不断改进和优化车牌识别的效果。
车牌识别中关键技术的研究与实现
0引言车牌识别系统是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，运用模式识别、人工智能技术，实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。
该系统是本着促进信息共享的原则，提供一个可以对车辆信息实时采集的公共平台，使各管理部门之间能够协调统一的对车辆及道路情况进行监控管理，从根本上解决目前全国交通及公安系统信息采集的多渠道、事件信息收集的单一性以及互不沟通、互不兼容的信息管理方式[1]。
目前主要的车牌定位方法有：(1)基于颜色特征的车牌定位方法；(2)基于场景分类及灰度跳变的定位方法[2]；(3)基于垂直字符边界特征的车牌定位法；(4)基于遗传算法的车牌定位方法；(5)基于小波变换的车牌定位方法。
方法(1)在实际研究中运用效果较好，但当车牌底色与车身颜色相近时效果不好。
方法(2)的优点是能够有效地分辨白天和夜间场景，定位准确率高，计算简单，但当图像中存在其它灰度剧烈变化区域时容易影响车牌定位的准确率。
方法(3)对于车速不高时(≤60km/h )，定位精度高且时间短，对于车速较高时(>60km/h )，定位精度会有所下降。
方法(4)结合对待检测区域的特征提取，不需要搜索全部图像就能寻找到车牌，抗噪声能力强，适用范围广；缺点是运算量较大。
方法(5)能较为快速、有效地从复杂噪声背景中将待识别的车牌定位出来，正确率高，所需时间短；缺点是运算量较大[3]。
车牌字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。
由于一般的匹配算法稳定性较差、时间花费也较大，对其改进后出现了基于感兴趣点的匹配算法[4]。
基于人工神经网络的算法主要有两种[5]：一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得的特征来训练神经网络分类器；另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
前一种方法识别结果与特征提取有关，而特收稿日期：2009-09-08；修订日期：2009-12-05。
车辆牌照智能识别若干关键技术的研究的开题报告
车辆牌照智能识别若干关键技术的研究的开题报告一、题目车辆牌照智能识别若干关键技术的研究二、背景和研究意义现代交通系统中，车辆牌照的识别与管理是至关重要的一环。
传统的手动识别方式因为效率低、误判率高等问题已经不能满足当前的需求。
而随着各种自动化技术的发展，车牌识别系统逐渐得到了广泛应用。
在城市交通管理、道路收费、治安监控等方面，车牌识别技术发挥着重要作用。
车辆牌照智能识别技术是指利用计算机视觉技术对车辆牌照进行自动识别与提取。
该技术具有较高的识别准确率和处理速度，不仅能够方便实现城市交通管理，还可以用于车辆追踪和安保监控。
因此，本研究的意义在于探究车辆牌照智能识别技术的相关理论和方法，提出适合实际应用的解决方案，为现代交通管理提供技术支持。
三、研究内容和方法本研究拟从以下几个方面进行探究：1. 车牌识别算法原理。
本研究将利用计算机视觉技术，对传统的车牌识别算法进行改进和优化。
主要从图像预处理、特征提取、分类器训练等方面进行探究。
2. 目标检测与定位。
在汽车识别技术的实现中，车牌的定位与检测是必须要解决的问题。
本研究将探究基于深度学习的目标检测技术，并对不同的目标检测算法进行比较分析。
3. 多种环境下的识别效率。
本研究将针对不同数据集和不同环境下的识别效率进行测试和分析。
主要从光照、天气、车速等因素进行探究。
综上所述，本研究将基于计算机视觉技术，利用深度学习算法，对车辆牌照智能识别技术进行相关研究。
以提高车辆牌照识别的准确度和速度，有效的实现车辆的智能管理。
四、预期成果本研究预计获得以下成果：1. 根据车牌识别算法的原理与方法，提出一种高准确度的车牌识别方法。
2. 基于深度学习的目标检测技术，提出一种高效准确的车牌检测方法。
3. 通过测试和分析，掌握在不同环境下车牌智能识别技术的实验结果和分析，为实际应用提供有力的参考。
五、研究进度安排本研究的时间安排如下：1. 第一周至第二周：熟悉相关文献资料并确定研究方向。
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上海海运学院硕士学位论文交通标识牌自动识别系统的关键技术的研究姓名：于利云申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：杨忠根2003.2.1摘要在全球大力发展智能交通系统的背景下，交通标识牌自动识别系统作为其一个组成部分已经越来越引起学术界和交通部门的注意，在国外其已经成为一个重点研究课题。
而在国内由于起步较晚，目前还没有现成的可应用的系统。
结合如此现状，适逢摩托罗拉公司又提出了这个课题，因此我们大胆接受挑战，进行交通标识牌自动识别系统的关键技术的研究。
交通标识牌自动识别系统作为…个视觉识别系统，其输入数据是由摄像机所拍的图像，通过识别得到交通标识牌的内容。
在本文中，因课题定位输入的图像为静态图像，所以所处理的图像都是静态图像。
本文设计交通标识牌自动识别系统由以下几个模块组成：图像分割、摄像机标定、特征ｌ｝１１线的提取、三维复原和图像匹配。
因此本文也主要研究这几项技术。
／图像分割是任何一个视觉系统的关键技术，是对图象进行处理的基础。
在本文中，重点研究了各种阈值分割技术和Ｃａｎｎｙ算子分割方法。
因为Ｃａｎｎｙ算子能够提供梯度方向角，而且其分割效果也较为理想，本文采用了Ｃａｎｎｙ算子进行图象分割。
摄像机标定是视觉系统不可缺少的一个组成部分，在本文中我们研究了以针孔模型为模型的线性摄像机标定技术，并根据经验确定了简单且可行的摄像机标定技术。
特征曲线的提取技术也是一个重点研究的方向，根据交通标识牌多为圆形和多边形的特点，我们研究出了椭圆和直线的提取技术，并研究了优势点提取技术。
三维复原是本文中最重要的一个研究点，也是本文中最具创新性的所在。
通过研究我们提出了平板圆复原和三角板复原技术，并将它们模块化，使之具有较强的可移植性。
图象匹配是物体复原后进行具体识别的一个过程。
本文中．，我们详细介绍了图像匹配的原理和各种匹配技术。
根据交通标识牌的实际情况和本课题的要求，我们按照光学字符识别的原理。
通过分类匹配，对图象进行了匹配。
应该说本文的研究立足点在于对静态交通标识牌的识别系统的关键技术的研究上，并没有考虑到系统的实时性。
但考虑到我国目前的研究现状，本文的理论研究对于交通标识牌的识别还是有一定的作用的。
因此本文的研究是有一定的现实意义的。
Ｉ户‘一关键词：交通标识咚自动识别广图像分割夕摄像机标定歹图像匹配，ＡＢＳＴＲＡＣＴＷｉｔｈｔｈｅｗｏｒｌｄｗｉｄｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｒａｆｆｉｃｓｙｓｔｅｍ，ｔｒａｆｆｉｃｓｉｇｎａｕｔｏｍａｔｉｃｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ａｓａｐａｒｔｏｆｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ｉｓｎｏｗｒｅｃｅｉｖｉｎｇｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｆｒｏｍａｃａｄｅｍｅａｎｄｔｒａｆｆｉｃｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ．ＩｔｉＳａｎｊｍｐｏｒｔａｎｔｓｔｕｄｙｐｒｏｊｅｃｔａｂｒｏａｄ，ｉｎＣｈｉｎａ，ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｒｅｉｓｎｏｓｕｃｈａｔｒａｆｆｉｃｓｉｇｎａｕｔｏｍａｔｉｃｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍａｖａｉｌａｂｌｅｎｏｗｄｕｅｔｏｔｈｅｌａｔｅｓｔａｒｔｏｆｉｔｓｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．ＣｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅａｃｔｕａｌｉｔｙａｎｄｔｈｅｓｉｔｕａｔｉｏｎｔｈａｔＭｏｔｏｒｏｌａｈａｓｂｒｏｕｇｈｔｆｏｒｗａｒｄｔｈｅｐｌａｎｏｆｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｓｉｇｎ，ｗｅｍｅｅｔｔｈｅｃｈａｌｌｅｎｇｅａｎｄｂｅｇｉｎｔｏｓｔｕｄｙｔｒａｆｆｉｃｓｉｇｎａｕｔｏｍａｔｉｃｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．Ａｓａｖｉｓｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｉｎｐｕｔｄａｔａｏｆｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｓｉｇｎａｕｔｏｍａｔｉｃｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍａｒｅｉｍａｇｅｓｆｒｏｍｔｈｅｃａｍｅｒａ．Ｂｙｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇｔｈｅｓｅｉｍａｇｅｓ，ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃａｎｒｅｃｏｇｎｉｚｅｔｈｅｃｏｎｔｅｎｔｏｆｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｓｉｇｎ．Ｉｎｔｈｅｔｈｅｓｉｓ，ｉｍａｇｅｓｐｒｏｃｅｓｓｅｄａｒｅａｌｌｓｔａｔｉｃｂｅｃａｕｓｅｔｈｅｉｎｐｕｔｉｍａｇｅｓｉｎｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔａｒｅｓｔａｔｉｃ．Ｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｓｉｇｎａｕｔｏｍａｔｉｃｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｓｃｏｍｐｏｓｅｄｏｆｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｍｏｄｕｌｅｓ：ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔ，ｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ，ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｃｕｒｖｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｔｈｒｅｅ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｒｅｃｏｖｅｒｙａｎｄｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇ．Ｉｎｔｈｅｔｈｅｓｉｓ，Ｗｅｍａｉｎｌｙｓｔｕｄｙｔｈｅｓｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ．Ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔｉｓｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｆｏｒｅａｃｈｖｉｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｔｈｅｂａｓｅｏｆｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｉｎｔｈｅｔｈｅｓｉｓ，ｅｍｐｈａｓｅｓａｒｅｐｕｔｏｎｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｓｏｍｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄ－ｂａｓｅｄｓｅｇｍｅｎｔｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓａｎｄＣａｎｎｙｏｐｅｒａｔｏｒｓｅｇｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄ．ＴｈｅｔｈｅｓｉｓｓｅｌｅｃｔｓＣａｎｎｙｏｐｅｒａｔｏｒｔｏｓｅｇｍｅｎｔｔｈｅｉｍａｇｅｂｅｃａｕｓｅＣａｎｎｙｏｐｅｒａｔｏｒｃａｎｐｒｏｖｉｄｅｔｈｅｇｒａｄｉｅｎｔｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎａｎｇｌｅａｎｄｉｔｃａｎｓｅｇｍｅｎｔｔｈｅｉｍａｇｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ．Ｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｓａｎｉｎｄｉｓｐｅｎｓａｂｌｅｐａｒｔｏｆｔｈｅｖｉｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．Ｉｎｔｈｅｔｈｅｓｉｓ，ｍａｎｙｅｆｆｏｒｔｓａｒｅｍａｄｅｏｎｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｔｈｅｌｉｎｅａｒｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅ，ｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄＯｎｐｉｎ－ｈｏｌｅｉｍａｇｉｎｇｍｏｄｅｌａｎｄａｔｌａｓｔａｓｉｍｐｌｅａｎｄｆｅａｓｉｂｌｅｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｓｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ．Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｃｕｒｖｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｓａｌｓｏａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｅｃｈｎｉｑｕｅ．Ｔｈｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆｅｌｌｉｐｓｅａｎｄｌｉｎｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｄｏｍｉｎａｎｔｐｏｉｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｒｅｓｔｕｄｉｅｄｉｎｔｈｅｔｈｅｓｉｓＯｆｆｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｔｒａｆｆｉＣｓｉｇｎ．Ｔｈｒｅｅ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｒｅｃｏｖｅｒｙｉｓｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｅｃｈｎｉｑｕｅｅｘｐｏｕｎｄｅｄａｎｄａｌｓｏｓｅｒｖｅｓａｓｔｈｅｍｏｓｔｉｎｎｏｖａｔｉｏｎａｌｐｏｉｎｔｉｎｔｈｅｔｈｅｓｉｓ．Ｔｈｒｏｕｇｈｒｅｓｅａｒｃｈ，ｗｅｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｔｈｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆｔｈｅｃｉｒｃｌｅａｎｄｔｒｉａｎｇｌｅｏｂｊｅｃｔｒｅｃｏｖｅｒｙａｎｄｍａｋｅｔｈｅｍａｓｔｈｅｍｏｄｕｌｅｓＳＯｔｈａｔｔｈｅｙｃａｎｂｅｅａｓｉｌｙｔｒａｎｓｐｌａｎｔｅｄ．Ｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇｉｓａｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓａｆｔｅｒｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｓｔｈｒｅｅ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｒｅｃｏｖｅｒｅｄ．Ｉｎｔｈｅｔｈｅｓｉｓ，ｗｅｓｐａｒｅｎｏｅｆｆｏｒｔｔｏｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇｔｈｅｏｒｙａｎｄｓｏｍｅｍａｔｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ．Ｉｎｌｉｇｈｔｏｆｔｈｅｏｐｔｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｐｒｉｎｃｉｐｌｅａｎｄａｆｔｅｒｔｈｅｄｏｍｉｎａｎｔｆｅａｔｕｒｅｍａｔｃｈｉｎｇ，ｔｈｅｉｍａｇｅｓａｒｅｍａｔｃｈｅｄｔｏｔｈｅｍｏｄｕｌｅｉｍａｇｅｓ．Ｔｈｅｉｍａｇｅｂｅｉｎｇｓｔａｔｉｃ，ｔｈｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｎ’ｔｒｅａｌ—ｔｉｍｅ．Ｂｕｔｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｓｔｕｄｙｓｉｔｕａｔｉｏｎｉｎｃｈｉｎａ，ｔｈｅｔｈｅｏｒｙｓｔｕｄｙｉｎｔｈｅｔｈｅｓｉｓｍａｋｅｓｆｏｒｔｈｅａｄｖａｎｃｅｏｆｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｓｉｇｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅｔｈｅｔｈｅｓｉｓｈａｓｉｔｓｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ．ＫＥＹ－ＷＯＲＤＳ：Ｔｒａｆｆｉｃｓｉｇｎａｕｔｏｍａｔｉｃｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，Ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔ，ＣａｍｅｒａＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎ，ＩｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇＹｕＬｉｙｕｎ（ＣｏｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ）ＤｉｒｅｃｔｅｄｂｙＰｒｏｆｅｓｓｏｒＹａｎｇＺｈｏｎｇｇｅｎ弘毫３７蒜论文独创性声明本论文是我个＾在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
论文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他＾或其他机构已经发表皱撰写过的研究成果。
其他同志对本研究的启发和历馓的贡献均已在论．文中作了明确的声明并表示了谢意．作者签名：ｊ至』墨日期：丝！：主：兰本人同意上海海运学院有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以上网公布论文的全部或音盼内容，可以采用影印、缩印或者其它复制手段保存论文．保密的论文在解密后遵守此规定。
作者签名：童量：』墨导师签名：茎圣墨血日期：型竺！：１２交通标识牌自动识别系统的关键技术的研究引言０．１交通标识牌自动识别系统交通标识牌自动识别系统ＴＳＲ（ＴｒａｆｆｉｃＳｉｇｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）是安装在运动车辆能够识别公路（包括高速公路）上的交通标识牌的一个具有人工智能的系统。
其作为智能交通系统的一个重要组成部分为道路交通安全作出了很大的贡献。
随着智能交通系统的不断研究和发展，交通标识牌自动识别系统也逐渐得到重视和发展。
八十年代初期，一些发达国家，比如日本，欧洲一些国家开始研制ＴＳＲ。
１３本在１９８４年出版了一本关于ＴＳＲ的著作，书的内容大致为将计算机视觉应用到室外场景的识别。
而在九十年代初，世界上很多国家开始投入到ＴＳＲ的相关研究中去，相继有一些研究小组提出了各自的识别解决方法，比如边缘检测、颜色分割、神经网络等等。
在这个过程中，加拿大的ＬａｌｏｎｄｅａｎｄＬｉ所研制的ＣＲＩＭ可以作为一个典型，而且他们也为ＴＳＲ的发展作出了巨大的贡献。
时至今日，ＴＳＲ已经有了较大的发展。
目前世界上所研制成功并且已经投入应用的ＴＳＲ最为成功的应当是德国的Ｄａｉｍｌｅｒ—Ｂｅｎｚ与Ｋｏｂｌｅｎｚ—Ｌａｎｄａｕ大学合作的交通标识牌自动识别系统。