汽车车牌识别系统研究开题报告

武汉科技学院毕业设计（论文）开题报告课题名称汽车车牌识别系统研究院系名称计算机科学学院专 业计算机科学与技术班 级计科051学生姓名吴 俊一 、研究背景和意义随着我国公路建设的迅速发展和汽车数量不断增加，交通管理的任务日趋繁重，利用计算机汽车车牌识别技术(License Plate Recognition, LPR)自动识别汽车牌号在现代交通监控中具有非常重要的作用。车牌自动识别系统能广泛应用于高速公路不停车收费站、城市交叉口、港口和机场、国家重要机关出入地等场所，对提高这些场所交通系统的管理水平和自动化程度具有重要的意义。车牌自动识别系统是计算机模式识别技术的一个重要应用，主要包括车牌定位和车牌字符识别两部分。汽车车牌识别系统在图像处理算法方面以及识别车牌速度和精度方面都有许多亟待提高的地方，具有较大的发展空间。本课题的目的就是研究基于图像处理的车牌识别系统，并在此基础上实现相应的汽车车牌识别系统。二 、所属领域的发展状况随着汽车工业和交通运输业的发展，实现对公路交通进行现代化的管理已经成为一个热门的研究课题。从20世纪90年代初，国外就已经开始了对汽车牌照自动识别的研究，其主要途径就是对车牌的图像进行分析，自动提取车牌信息，确定汽车牌号。虽然国内对实时车牌识别系统方面的研究还处于起步阶段，而且与国际上先进国家相比还有很大的差距。但就在近二十年还是取得了一定的研究成果。在国内，对实时汽车牌照识别系统方面的研究还处于起步阶段，最主要还在试验室研究。因而值得我们开展这项研究工作。在各种应用中，有使用模糊数学理论的也有用神经元网络的算法来识别车牌中的字符，但由于外界环境光线变化、光路中有灰尘、季节环境变化及车牌本身比较模糊等条件的影响，给车牌的识别带来较大的困难。为了解决图像恶化问题，目前国内外采用主动红外照明摄像或使用特殊传感器来提高图像的质量，继而提高识别率，但系统的投资成本过大，不适合普遍的推广。车牌识别系统中的两个关键子系统是车牌定位系统和车牌字符识别系统。关于车牌定位系统的研究，国内外学者已经作了大量的工作，但实际效果并不是很理想，比如车牌图像的倾斜、车牌表面的污秽和磨损、光线的干扰等都是影响定位准确度的潜在因素。为此，近年来不少学者针对车牌本身的特点，车辆拍摄的不良现象及背景的复杂状况，先后提出了许多有针对性的定位方法，使车牌定位在技术和方法上都有了很大的改善。然而现代化交通系统不断提高的快节奏，将对车牌定位的准确率和实时性提出更高的要求。因而进一步加深车牌定位的研究是非常必要的。车牌字符识别是在车牌准确定位的基础上，对车牌上的汉字、字母、数字进行有效确认的过程，其中汉字识别是一个难点，许多国外的LPR系统也往往是因为汉字难以识别而无法打入中国市场，因而探寻好的方法解决字符的识别也是至关重要的。目前已有的方法很多，但其效果与实际的要求相差得甚远，难以适应现代化交通系统高速度、快节奏的要求。因而对字符识别的进一步研究也同样具有紧迫性和必要性。我国的实际情况有所不同，国外的实际拍摄条件比较理想，车牌比较规范统一，而我国车牌规范不够，不同汽车类型有不同的规格、大小和颜色，所以车牌的颜色多，且位数不统一，对处理造成了一定的困难。在待处理的车牌图像中就有小功率汽车使用的蓝底白字牌照，大功率汽车所用的黄底黑字牌照，军车和警车的白底黑字，红字牌照，还有国外驻华机构的黑底白字牌照等。就位数而言，有七位数字的，有武警车九位数字的，有军车、前两位字符上下排列的等，这也造成了处理的难度。从目前一些产品的性能指标可以看出，车牌识别系统的识别率和识别速度有待提高。现代交通的飞速发展以及车牌识别系统应用范围的日益拓宽给车牌识别系统提出了更高的要求。因此，研究高速、准确的定位与识别算法是当前的主要任务，而图像处理技术的发展与摄像设备、计算机性能的提高都会促进车牌识别技术的发展，提高车牌识别系统的性能。三 、课题的研究内容本论文的研究的内容包括了牌照定位、牌照中字符的分割和字符识别三部分。对于整个车牌识别系统来说，车牌识别精确度的高低主要取决于定位精确度的大小。由于车牌识别本身问题的复杂性，如何提高车牌字符的分析效果是解决车牌识别率的关键所在。本文研究的主要内容：1、系统的组成及原理2、汽车车牌图像定位提取算法分析3、车牌图像预处理算法设计和分析4、车牌字符分割算法分析5、车牌字符识别算法分析6、结论与展望系统详细流程图如下：汽车车牌图像获取图像预处理车牌的定位于分割图像进一步处理车牌字符切割BP神经网络识别车牌四 、研究方法利用MATLIB提供的图像处理算法验证系统的可行性，并进行初步的探索，然后利用Visual C+工具在MFC框架下实现。系统采用Microsoft Visual C+6.0作为系统软件的编程语言和编译环境。Visual C+作为一个集成开发工具，为编程工作者提供了程序框架代码自动生成和可视化的资源编辑功能，从而使编程工作变得更为简单。由于Microsoft为Visual C+提供了强大的基本类库MFC (Microsoft Foundation Classes),因此确立了Visual C+在开发语言平台上的领先地位，它真正把Windows应用程序开发带入了一个面向对象的时代。Visual C+不仅仅是程序设计语言，而且也是一个非常全面的应用程序开发环境，使用它可以开发具有专业水平的Windows应用程序。MFC体系结构包容了Windows 应用程序中的用户界面部分，并使程序员能够很容易地以面向对象的方式开发Windows应用程序。这种体系结构适用于所有版本Windows系统并彼此兼容，因此，使用MFC所建立的源程序是完全可移植的。五 、研究手段研究的软件平台：Windows XP操作系统、MATLIB7.1、Visual C+ 6.0（SP6）。首先学习MATLIB的图像处理相关的工具箱，学习VC+和MFC框架，然后学习了解各种算法，了解各种图像处理算法的功能，最后用C+语言实现。六 、研究步骤该系统的开发分为以下几个阶段：1、进行简单需求分析，确定整个系统大概的所需的模块和规模。2、进行系统分析，确定该系统该具有哪些功能，有哪些模块，各个模块之间是怎样联系的，以及怎样组合的。3、通过对系统的分析，我们要确定系统的结构是怎么样的，要尽可能的合理，操作上更加方便、简洁。4、划分功能模块，分别实现各个模块。5、系统模块的拼装，把每个模块组装成一个系统，并且使系统整体能够运行。6、调试整个的系统各个模块的功能，看各个功能是否能正常运行，并找出程序中的错误，改正这些错误 。7、撰写毕业论文及答辩。七 、参考文献1 黎涛.车牌字符识别技术研究D.四川：四川大学电路与系统,2006.2 谭浩强.C程序设计（第三版）M. 北京：清华大学出版社.2005.73 马俊莉.车牌字符识别算法的研究D.上海：上海大学电路与系统，2002.4 李昊，傅曦.Visual C+指纹模式识别系统算法及实现M.北京：人民邮电出版社.2008.125 张永宜.汽车牌照定位分割及车牌字符识别研究D.西安：西北大学电路与系统,2006.6 杨淑莹，边奠英.VC+图像处理程序设计(第2版) M.北京：清华大学出版社，北京交通大学出版社.2005.1(2007.8重印).7 王占全，徐慧.Visual C+数字图像处理技术与工程案例M.北京：人民邮电出版社.2009.1.8 赵茜.基于图像处理的车牌识别系统的研究D.计算机应用技术，2006.9 宋坤，刘锐宁，马文强.Visual C+视频技术方案宝典M. 北京：人民邮电出版社.2008.210 高伟.车牌字符识别技术的研究D.山西：山西大学模式识别与智能系统，2005.11 (美)约翰逊鲍尔(Johnsonbaugh,R) 等.面向对象程序设计-C+语言描述（原书第二版）M.北京机械工业出版社.2002.912 黄维通.Visual C+ 面向对象与可视化程序设计(第2版) M.北京：清华大学出版社.2003.12.13 周妮娜.基于模式识别的车牌字符识别研究与实现D.武汉：华中科技大学控制理论与控制工程，2003.14 Sorin Draghici. A neural network based artificial vision system for licence plate recognitionD. Dept. of Computer Science, Wayne State University.15 Clemens Arth, Florian Limberger, Horst Bischof. Real-Time License Plate Recognition on an Embedded DSP-Platform. Graz University of Technology Institute for Computer Graphics and Vision Inffeldgasse 16/2, 8010 Graz, Austria指导教师签名： 年 月 日