《车牌识别技术》PPT课件
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数字图像处理-车牌识别技术
实际应用案例二
总结词
停车场管理系统
详细描述
在停车场管理中，车牌识别技术被广泛应用于车辆进出控制和停车位寻找。通过在停车场出入口安装 车牌识别设备，可以快速准确地识别进出车辆的车牌号码，实现自动计时计费、车辆进出记录等功能 ，提高停车场的运营效率和便利性。
实际应用案例三
总结词
智能安防系统
详细描述
车牌识别技术也可以应用于智能安防系统中，如小区、校园、重要场所等。通过 安装监控摄像头和车牌识别设备，可以实时监测和记录车辆进出情况，有效防范 非法入侵和车辆盗窃等安全问题，提高安防系统的可靠性和安全性。
特征提取的目的是降低数据维度，提高分类器的识别效率，同时保留足够的信息以 区分不同的车牌。
支持向量机分类器
支持向量机（SVM）是一种常用 的分类器，用于对车牌进行分类
和识别。
SVM通过找到能够将不同类别 的车牌数据点最大化分隔的决
策边界来实现分类。
在车牌识别中，SVM通常与特 征提取技术结合使用，以实现 对车牌的准确识别。
增强的目标是使车牌区域在图像中更 加突出，同时保持车牌字符清晰可辨。
常见的图像增强技术包括对比度增强、 直方图均衡化、边缘检测等，可以根 据车牌的特点选择适合的增强算法。
图像变换
图像变换是将图像进行几何变换 或频率域变换的过程，以便提取
车牌特征或进行模式识别。
常见的图像变换包括平移、旋转、 缩放、翻转等几何变换，以及傅 里叶变换、小波变换等频率域变
字符识别是车牌识别技术的最 后一步，将分割后的字符与预 定义的字符集进行匹配，以识 别出车牌上的字符。常用的识 别算法包括模板匹配、神经网 络等。
处理识别结果
详细描述
在识别出车牌上的字符后，需 要对识别结果进行处理，如去 除无关字符、合并相邻字符等 ，以提高识别准确率。
车牌号识别PPT课件
输出量是指网络训练时的期望输出。一个网络可有多个输出量，对网络 的训练的时间和精度影响不大。对于 BP 网络的输出神经元我们采用了“M中取
1"的表示法。“N 中取 1"表示法是使输出量分量数等于类别数，输入样本判 为哪一类，对应输出分量取 1，其余的 N-1 个分量取 0。
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4、字符的识别
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4、字符的识别
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4、字符的识别
各神经网络的结构
采用汉字神经网络、字母神经网络、字母数字神经网络及数字神经网络 4 个神经 网络进行车牌字符的识别时，每个神经网络的结构和参数虽不同，但都采用改进 BP 网络训练算法，它们的训练过程基本一致。
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
4、字符的识别
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Thank you
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3、特征提取
字符特征有点特征、线特征、笔划特征等，它们多是基于字符结构特性而 构造的。基本思想是在对字符进行归一化后，把字符图像分割化为若干基 元，然后和模板比较来进行判别。由这些结构基元及其相互的关系可以精 确地对字符加以描述。 （1）、对字符进行了归一化处理，并描述了笔画复杂指数的字符特征； （2）、接着讨论了改进的粗网格特征提取和结构特征提取方法，并通过 Zernike 矩和 Gabor 变换的特征融合，准确的提取字符的特征向量 （3）、采用 K-L 变换实现了特征降维，从而降低了提取的特征向量的维 数（最终获得120维）。
1.3 车牌图像的膨胀腐蚀
文中采用开操作与闭操作技术:开操作能平滑物体轮廓、 断开较窄的 细缝并消除毛刺等;闭操作能弥合较窄的间断细缝， 补充细小的缺口， 填 充轮廓线中的断裂。
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2、字符的切割及归一化
采用图像处理技术使图像进行灰度垂直投影，通过图像易区分出车牌 的字符区域，且容易区分出字符的左右边界。
1"的表示法。“N 中取 1"表示法是使输出量分量数等于类别数，输入样本判 为哪一类，对应输出分量取 1，其余的 N-1 个分量取 0。
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4、字符的识别
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4、字符的识别
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4、字符的识别
各神经网络的结构
采用汉字神经网络、字母神经网络、字母数字神经网络及数字神经网络 4 个神经 网络进行车牌字符的识别时，每个神经网络的结构和参数虽不同，但都采用改进 BP 网络训练算法，它们的训练过程基本一致。
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
4、字符的识别
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Thank you
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3、特征提取
字符特征有点特征、线特征、笔划特征等，它们多是基于字符结构特性而 构造的。基本思想是在对字符进行归一化后，把字符图像分割化为若干基 元，然后和模板比较来进行判别。由这些结构基元及其相互的关系可以精 确地对字符加以描述。 （1）、对字符进行了归一化处理，并描述了笔画复杂指数的字符特征； （2）、接着讨论了改进的粗网格特征提取和结构特征提取方法，并通过 Zernike 矩和 Gabor 变换的特征融合，准确的提取字符的特征向量 （3）、采用 K-L 变换实现了特征降维，从而降低了提取的特征向量的维 数（最终获得120维）。
1.3 车牌图像的膨胀腐蚀
文中采用开操作与闭操作技术:开操作能平滑物体轮廓、 断开较窄的 细缝并消除毛刺等;闭操作能弥合较窄的间断细缝， 补充细小的缺口， 填 充轮廓线中的断裂。
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2、字符的切割及归一化
采用图像处理技术使图像进行灰度垂直投影，通过图像易区分出车牌 的字符区域，且容易区分出字符的左右边界。
车牌识别产品特点介绍PPT
车牌颜色的识别；
产品特性
采用嵌入式DSP硬件平台和Linux操作系统内核，具 有极高的系统稳定性和环境适应性。选用TI DM6467高 速DSP芯片作为识别运算平台，采用完全基于视频的视 觉智能分析和多帧图像识别技术。纯视频触发方式， 与传统的车牌识别器有本质的区别，无需PC及布设地 感线圈即可实现车辆检测、车牌图像采集、识别以及 车牌识别结果的输出。具有识别性能高、识别数度快、 环境适应能力强、安装维护简单等特点。适用于收费 站、厂区社区出入口、商业中心出入口识别器或智 能交通管理软件相连接，进行车牌识别，被 广泛应用于停车场、卡口等场所。
项目 成像元件 影像像素 水平解析度 信噪比 最低照度 视频输出 宽动态 RS485 数字降噪 强光抑制 电源 功耗
产品规格
参数描述 1/3″SONY SUPER HAD CCD ⅡSensor N制:976（H)*494(V) ；P制:976（H)*582(V) 700TVL ＞50dB（*128) 0.03LUX；0.0005LUX CVB：1.0V（p-p)/复合 数字宽动态DWDR及超越宽动态 支持 2D、3D双重数字降噪功能 支持 DC12V /AC24V 1.5W
二、嵌入式车牌识别器 产品介绍
产品特点
车牌识别率： 95%； 车牌捕获率： 95%； 识别车辆行驶速度：0~40 公里/小时； 输出图像分辨率：720*576； 输出图像格式：JPEG； 设备具有防雷击保护设计； 产品尺寸：248mm*143.5mm*50mm 支持车辆图片抓拍； 可通过WEB方式升级设备程序； 提供SDK 二次开发包。 支持常见车牌汉字、字母、数字、
产品特点
★1/3″SONY SUPER HAD CCD ⅡSensor ★高感光度：0.03LUX/F1.2 ★超级宽动态（WDR）亮暗阶255级可调整 ★高速影像快取功能：可适用于高速抓拍 ★日/夜模式：彩色/自动（等级调整）/外部/黑白/排 程 ★可选自动切换或由OSD选单中选择RS485外部讯号 触发 ★数位放大：支持1倍~256倍数位放大及警报画面自 动放大功能 ★画面冻结：开/关可选 镜像功能：上、下、左右、 旋转 ★十字线设定：大小设定与支持高达4组十字线 ★警报输出：支持4埠警报输出、警报区自动放大、 警报时间排程 ★OSD菜单语言：简中、繁中、英语
产品特性
采用嵌入式DSP硬件平台和Linux操作系统内核，具 有极高的系统稳定性和环境适应性。选用TI DM6467高 速DSP芯片作为识别运算平台，采用完全基于视频的视 觉智能分析和多帧图像识别技术。纯视频触发方式， 与传统的车牌识别器有本质的区别，无需PC及布设地 感线圈即可实现车辆检测、车牌图像采集、识别以及 车牌识别结果的输出。具有识别性能高、识别数度快、 环境适应能力强、安装维护简单等特点。适用于收费 站、厂区社区出入口、商业中心出入口识别器或智 能交通管理软件相连接，进行车牌识别，被 广泛应用于停车场、卡口等场所。
项目 成像元件 影像像素 水平解析度 信噪比 最低照度 视频输出 宽动态 RS485 数字降噪 强光抑制 电源 功耗
产品规格
参数描述 1/3″SONY SUPER HAD CCD ⅡSensor N制:976（H)*494(V) ；P制:976（H)*582(V) 700TVL ＞50dB（*128) 0.03LUX；0.0005LUX CVB：1.0V（p-p)/复合 数字宽动态DWDR及超越宽动态 支持 2D、3D双重数字降噪功能 支持 DC12V /AC24V 1.5W
二、嵌入式车牌识别器 产品介绍
产品特点
车牌识别率： 95%； 车牌捕获率： 95%； 识别车辆行驶速度：0~40 公里/小时； 输出图像分辨率：720*576； 输出图像格式：JPEG； 设备具有防雷击保护设计； 产品尺寸：248mm*143.5mm*50mm 支持车辆图片抓拍； 可通过WEB方式升级设备程序； 提供SDK 二次开发包。 支持常见车牌汉字、字母、数字、
产品特点
★1/3″SONY SUPER HAD CCD ⅡSensor ★高感光度：0.03LUX/F1.2 ★超级宽动态（WDR）亮暗阶255级可调整 ★高速影像快取功能：可适用于高速抓拍 ★日/夜模式：彩色/自动（等级调整）/外部/黑白/排 程 ★可选自动切换或由OSD选单中选择RS485外部讯号 触发 ★数位放大：支持1倍~256倍数位放大及警报画面自 动放大功能 ★画面冻结：开/关可选 镜像功能：上、下、左右、 旋转 ★十字线设定：大小设定与支持高达4组十字线 ★警报输出：支持4埠警报输出、警报区自动放大、 警报时间排程 ★OSD菜单语言：简中、繁中、英语
《RFID电子车牌》PPT课件
有源电子标签 内装电池，需要定时更换 2年 远(0-100米) 体积偏大，偏厚 贵（50元/张） 精度偏低 定期需要更换电池
无源RFID各技术对比
读取距离
读写速度 成本 维护 应用领域
高频HF 13.56MHz
近， 一般在20厘米以内，一 般为10厘米以内
慢
超高频UHF 860MHz~960MHz 远，0至20米左右。
需求背景
在车里管理和被盗追查中，由于缺少路面识别手段，对被盗车辆流向无法掌控； 在交通日渐拥堵城市交通中，需要准确的收集路面车辆流量数据，为科学控制
调度路面流量提供依据。
车牌技术发展趋势
目前，公安机关对车牌的定位和识别基本依赖车图像识别，与数据库中的黑名 单进行比对处理；
图像识别受环境因素影响大，辨识容易出错，而且收集图像时会出现盲区； 而RFID技术作为一种新兴的非接触式自动识别技术，与视频和图像处理的车牌
能优秀，可以根据合成材质 实现最远的读取距离；
综合性能较好,冲击强度较 高,化学稳定性,电性能良好.
与电子标签的熔接性良好, 可制成双色塑件,且可表面
与电子标签熔接工艺复杂， 成本高
镀铬,喷漆处理。
管理平台
管理平台功能
车牌防伪 车辆防盗 道路车流统计与测分析 车辆通行轨迹平台组成架构
智能电子车牌的用途
智能电子车牌系统能准确识别下述车辆： • 盗抢、走私车辆 • 假套牌车辆 • 非法营运车辆 • 违章未缴罚款车辆 • 报废车辆 • 逾期未年检车辆 • 未缴纳真养路费车辆 • 未缴纳车船使用税车辆 • 未买强制第三者责任险车辆 • 无牌车辆
RFID车牌发展历程
1991年开始，美国采用了主动式有源RFID技术载重车辆电子车牌项目。为了加 快美加边境的运输效率和在途货物安全和可视性。
《汽车牌照》课件
申请流程
详细说明申请汽车牌照的 流程，包括提交申请、审 核、缴费、领取牌照等步 骤。
发放标准
明确汽车牌照的发放标准 ，如车牌号码的规则、车 牌颜色的区分等。
使用与更换
使用规定
规定汽车牌照的使用规定 ，如必须悬挂车牌、不得 遮挡或涂改车牌等。
更换车牌
说明更换车牌的条件和流 程，如车辆过户、车牌损 坏或遗失等情况的处理方 式。
车牌更换标准
明确车牌更换的标准，如 车牌老化、损坏或不符合 规定的标准等。
违规与处罚
违规行为
列举常见的违规行为，如未悬挂 车牌、使用伪造或涂改的车牌等
。
处罚措施
明确对违规行为的处罚措施，如 罚款、扣分、吊销驾驶证等。
处罚程序
说明处罚的程序和执行方式，如 违章处理窗口、电子警察执法等
。
03
CATALOGUE
汽车牌照的识别与追溯
识别技术
光学字符识别（OCR）
射频识别（RFID）
通过图像处理和计算机视觉技术，将 汽车牌照上的文字转换成可编辑的文 本格式，实现快速、准确的识别。
通过射频信号自动识别目标对象并获 取相关数据，适用于远距离、高速移 动目标的识别。
人工智能（AI）技术
利用深度学习算法，训练模型对汽车 牌照进行自动识别，提高识别准确率 和效率。
分类与样式
分类
根据不同国家和地区的规定，汽车牌 照的分类也有所不同，常见的分类包 括普通牌照、特种车辆牌照、临时牌 照等。
样式
汽车牌照的样式通常包括牌面尺寸、 颜色、字体、编号规则等，不同国家 和地区有不同的规定和标准。
02
CATALOGUE
汽车牌照的法律法规
申请与发放
01
《车牌识别技术》PPT课件
随着汽车数量的逐年递增，摆在我们面前的是巨大的
城市交通压力。如何高效地进行交通管理，越来越成为我
们现实生活中的焦点问题。针对此问题，人们运用先进的
科学技术，相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系
统，这些系统一般都包括车辆检测装置。通过这些装置对
过往的车辆实施检测，提取相关交通数据，用于达到监控、
管理和指挥交通的目的。汽车牌照的自动识别是车辆检测
精选课件ppt
10
车牌图像的预处理
平滑处理后的图像
未滤波直接提 取出的边缘
经灰度校正后 提取精选的课件边pp缘t
经平滑处理后 提取的边缘 11
车牌定位处理后结果
行方向区域和最终定位出来的车牌
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12
进一步处理结果
精选课件ppt
13
车牌字符分割
• 完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分 割成单个字符，然后进行识别。字符分割 一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方 向上的投影必然在字符间或字符内的间隙 处取得局部最小值的附近，并且这个位置 应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸 限制和一些其他条件。利用垂直投影法对 复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较 好的效果。
识别结果
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20
未来发展方向
高速公路、城市交通、停车场等基础设施建设水平的 不断发展和车辆管理体制的不断完善，为以计算机视觉为 基础的智能交通管理系统的实际应用提供了契机。在智能 交通系统中，车牌自动识别系统是智能化交通系统非常重 要的发展方向。从开始的收费辅助系统演变过来的车牌识 别技术现在运用的领域是越来越广。它在车辆过路、过桥 全自动不停车收费，交通流量控制指标的测量，车辆自动 识别，高速公路上的事故自动测报，不停车检查，车辆定 位，汽车防盗，稽杏和追踪车辆违规、违法行为，维护交 通安全和城市治安，防止交通堵塞，提高收费路桥的服务 速度，缓解交通紧张状况等方面有重要作用，有重要的现 实应用意义。
车牌识别系统介绍PPT课件
本车场已 登记车辆
提示车牌号码、入场 日期、时间和费用交 纳情况
抬闸放行
车辆类别判别
外来车辆 用户从保安 取临时卡
提示车牌号码、入场 日期和时间并计时
抬闸放行
车辆进入车场
车 牌 识 别 系 统 结 构 流 程 （ 出 口 ）
车辆驶近车场出口
系统自动抓拍照片,并识别 其车牌号码
自动查找该车的入场记录，车辆 类型，出入比对
车辆类别判别
本车场车辆
根据ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ户设定或物管 要求，系统直接抬闸 放行或要求用户刷卡
后再抬闸放行
外来车辆
用户刷卡，同 时交还临时卡
记录车辆出场日期时 间、车牌号码、车辆
照片等信息
外来临时车
按车辆类型（出租车、送货 车、公务车、社会车辆等） 和停车时长、收费标准等确
定应收的临时停车费
号牌+IC卡识别双重验证
You Know, The More Powerful You Will Be
谢谢你的到来
学习并没有结束，希望大家继续努力
Learning Is Not Over. I Hope You Will Continue To Work Hard
演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
刷卡后抬闸放行
车辆驶出车场
车牌识别拓扑图
流程图
车牌识别设备安装示意图
高速收费岛设备布局图
雾 灯
行车方向
雾 灯
车道控制机
手 动
监视器 车牌自动识别器
票据打印机
栏
杆
地
感
线
圈
收费亭 顶视
栏杆机 车道摄像机
地感 线圈
车牌自动识别器
《智能车牌识别器》课件
多模态信息融合
未来智能车牌识别器将融合更多维度的信息，如车牌图像、车辆轨 迹、交通流量等，以提高识别准确性和效率。
边缘计算与云计算结合
随着边缘计算和云计算技术的融合，智能车牌识别器将能够实现更 快速、实时的数据处理和分析。
应用领域拓展
智慧交通
智能车牌识别器将在智慧交通领 域发挥重要作用，为交通管理部 门提供实时、准确的车辆信息，
工作原理
总结词
图像采集、预处理、特征提取、匹配识别
详细描述
智能车牌识别器通过高清摄像头采集车辆图像，然后进行图像预处理，包括灰度 化、降噪、二值化等操作，提取出车牌区域，再对车牌中的字符进行分割和识别 ，最终匹配出车牌号码。
应用场景
总结词
交通管理、停车场管理、智能安防
详细描述
智能车牌识别器广泛应用于交通管理领域，如高速公路收费站、城市交通路口、违章拍照等；在停车场管理中， 用于实现自动缴费、车辆进出控制等；同时也可以用于智能安防领域，如小区门禁系统、重要场所监控等。
车牌定位
利用图像分割、边缘检测 等技术，准确定位车牌区 域。
尺寸调整
将车牌图像调整为统一尺 寸，便于后续处理和识别 。
车牌定位与识别
字符分割
将车牌上的字符逐一分 割，便于单独识别。
特征提取
提取字符的关键特征， 如笔画、结构等。
字符识别
利用深度学习、模板匹 配等技术，对字符进行
识别。
车牌合成
将识别出的字符重新组 合，形成完整的车牌号
解决方案
加强技术研发
保障数据安全
鼓励相关企业和研究机构加强智能车牌识 别技术的研发和应用，提高设备的准确率 和稳定性。
通过加密、备份等手段保障数据的安全和 隐私，防止数据泄露和被滥用。
未来智能车牌识别器将融合更多维度的信息，如车牌图像、车辆轨 迹、交通流量等，以提高识别准确性和效率。
边缘计算与云计算结合
随着边缘计算和云计算技术的融合，智能车牌识别器将能够实现更 快速、实时的数据处理和分析。
应用领域拓展
智慧交通
智能车牌识别器将在智慧交通领 域发挥重要作用，为交通管理部 门提供实时、准确的车辆信息，
工作原理
总结词
图像采集、预处理、特征提取、匹配识别
详细描述
智能车牌识别器通过高清摄像头采集车辆图像，然后进行图像预处理，包括灰度 化、降噪、二值化等操作，提取出车牌区域，再对车牌中的字符进行分割和识别 ，最终匹配出车牌号码。
应用场景
总结词
交通管理、停车场管理、智能安防
详细描述
智能车牌识别器广泛应用于交通管理领域，如高速公路收费站、城市交通路口、违章拍照等；在停车场管理中， 用于实现自动缴费、车辆进出控制等；同时也可以用于智能安防领域，如小区门禁系统、重要场所监控等。
车牌定位
利用图像分割、边缘检测 等技术，准确定位车牌区 域。
尺寸调整
将车牌图像调整为统一尺 寸，便于后续处理和识别 。
车牌定位与识别
字符分割
将车牌上的字符逐一分 割，便于单独识别。
特征提取
提取字符的关键特征， 如笔画、结构等。
字符识别
利用深度学习、模板匹 配等技术，对字符进行
识别。
车牌合成
将识别出的字符重新组 合，形成完整的车牌号
解决方案
加强技术研发
保障数据安全
鼓励相关企业和研究机构加强智能车牌识 别技术的研发和应用，提高设备的准确率 和稳定性。
通过加密、备份等手段保障数据的安全和 隐私，防止数据泄露和被滥用。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
管理和指挥交通的目的。汽车牌照的自动识别是车辆检测
系统中的一个重要环节，它在交通监视和控制中占有很重
要的地位，是实现交通管理现代化和智能化的重要前提。
汽车牌照的识别问题已成为现代交通工程领域中研究的重
点和热点之一。传统的IC卡识别和条形码识别技术价格昂
贵，设备复杂，采用数字图像处理技术可以节省辅助设备，
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14
车牌字符分割
在定位出上下边界后，再对特征图像进行垂直投影 , 得到
投影图后，对投影图进行处理，重复水平定位的理念，找寻
大于3分之2最大值的点所对应的横坐标的最大值和最小值，
即为车牌的左右边界点，完成定位。为了之后字符识别的更
好处理，在这里，根据。
图像精选归课件一pp化t
17
车牌字符识别
• 字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基 于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将 分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符 数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹 配，最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经元 网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行 特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分 配器；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。
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垂直投精选影课图件ppt
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车牌字符分割
字符分割图
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字符归一化
因为扫描得到的图像的字符大小存在较大的差异， 统一尺寸有助于字符 识别的准确性， 提高识别率，从而与模板进行匹配。归一化主要包括位置 归一化、 大小归一化及笔划粗细归一化 （常用细化算法） 。在这里对大小 归一化。对不同大小的字符进行变换， 使之成为同一尺寸大小的字符， 这 个过程称为字符大小归一化。通过字符大小归一化，许多特征就可以用于 识别不同字号混排的字符。具体实现方法，首先对图像二值化处理，这里 的阈值根据大津法得到，然后将字符的外边框按比例线性放大或缩小成为 规定尺寸的字符。为了之后模板匹配的处理，在这里，对二值化的图像进 行反二值化处理。
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9
车牌定位
• 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不 均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照 区域是整个识别过程的关键。首先对采集 到的视频图像进行大范围相关搜索，找到 符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区， 然后对这些侯选区域做进一步分析、评判， 最后选定一个最佳的区域作为牌照区域， 并将其从图象中分割出来。
一、自然光路线是指白天利用自然光线，夜间采用辅助照 明光源，用彩色摄像机采集车辆真彩色图像，用彩色图像 分析处理方法识别车牌。自然光真彩色识别技术路线，与 人眼感光习惯一致，并且，真彩色图像能够反映车辆及其 周围环境真实的图像信息，不仅可以用来识别车牌照，而 且可以用来识别车牌照颜色、车流量、车型、车颜色等车 辆特征。
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8
图像采集
二、红外光路线是指利用车牌反光和红外光的光学特性， 用红外摄像机采集车辆灰度图像，由于红外特性，车辆图 像上几乎只能看见车牌，然后用黑白图像处理方法识别车 牌。950nm的红外照明装置可抓拍到很好的反光车牌照 图像。因红外光是不可见光，它不会对驾驶员产生视觉影 响。另外，红外照明装置提供的是不变的光，所抓拍的图 像都是一样的，不论是在一天中最明亮的时候，还是在一 天中最暗的时候。唯一的例外是在白天，有时会看到一些 牌照周围的细节，这是因为晴朗天气时太阳光的外光波的 影响。采用红外灯的缺点就是所捕获的车牌照图像不是彩 色的，不能获取整车图像，并且严重依赖车牌反光材料。
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5
车牌识别系统的主要步骤
一：图像采集 二：车牌定位 三：车牌字符分割 四：车牌字符识别 五：输出识别结果
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6
车牌自动识别主要技术
车牌识别系统主要包括三个部分：
车牌定位
图像的灰度化
灰度校正
平滑处理
车牌字符分割
车牌字符识别
字符归一化
匹配识别字符
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7
图像采集
• 车辆图像的采集方式决定了车牌识别的技术路线。目前国 际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采 集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响， 也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。
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1
综述
车牌自动识别技术的应用背景 及发展现状 车牌自动识别的主要技术
车牌自动识别技术的未来发展方向
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2
车牌照的唯一性
车牌照是全世界唯一对车辆身份识 别的标记，尽管牌照的字符、颜色、 格式内容和制作材料会多种多样，但 车牌照仍是全球范围内最为精确和特 定的识别标记。
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降低成本，提高识别速度。识别算法的好坏直接影响到识
别的正确率和识别速度。所以，研究基于数字图像处理的
车牌识别方法，努力提高车牌识别系统的性能具有十分重
要的实际意义。
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4
应 用 领域
偷盗车辆辨识 公路布控管理系统 停车场收费管理系统 高速公路收费管理系统 城市交通路口的“电子警察” 高速公路超速自动化监管系统 封闭式居民小区物业管理及重要部门的保安管理
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车牌图像的预处理
平滑处理后的图像
未滤波直接提 取出的边缘
经灰度校正后 提取精选的课件边pp缘t
经平滑处理后 提取的边缘 11
车牌定位处理后结果
行方向区域和最终定位出来的车牌
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进一步处理结果
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13
车牌字符分割
• 完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分 割成单个字符，然后进行识别。字符分割 一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方 向上的投影必然在字符间或字符内的间隙 处取得局部最小值的附近，并且这个位置 应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸 限制和一些其他条件。利用垂直投影法对 复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较 好的效果。
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应用背景
随着汽车数量的逐年递增，摆在我们面前的是巨大的
城市交通压力。如何高效地进行交通管理，越来越成为我
们现实生活中的焦点问题。针对此问题，人们运用先进的
科学技术，相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系
统，这些系统一般都包括车辆检测装置。通过这些装置对
过往的车辆实施检测，提取相关交通数据，用于达到监控、