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    基于MATLAB的車輛識(shí)別系統(tǒng)

    2017-06-03 16:27謝衎祺
    電子技術(shù)與軟件工程 2017年9期
    關(guān)鍵詞:系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    謝衎祺

    摘 要近年來隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展,車輛數(shù)量越來越多,為交通管理帶來了巨大的挑戰(zhàn)。在現(xiàn)實(shí)的交通管理過程中,車輛識(shí)別技術(shù)發(fā)揮著重要的作用,在高速公路收費(fèi)站、城市道路管理、城市交叉路口和停車場(chǎng)中都得到了普遍的應(yīng)用,為車輛的管理提供了基礎(chǔ)支持?;贛ATLAB的車輛識(shí)別系統(tǒng)具有很好的識(shí)別作用,本文就基于MATLAB的車輛識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行探析,旨在為人們提供一定的參考。

    【關(guān)鍵詞】MATLAB 車輛識(shí)別系統(tǒng) 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    1 前言

    基于MATLAB車輛識(shí)別系統(tǒng)在車輛管理中具有很好的作用,可以有效提取車輛牌照的相關(guān)信息,并進(jìn)行一定的預(yù)處理,通過字符分割、字符識(shí)別和語言播報(bào)來實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的管理,在小區(qū)車輛管理、交通流量管理、不停車自動(dòng)收費(fèi)和違章車輛監(jiān)控中均取得了良好的作用,發(fā)揮了巨大的實(shí)用價(jià)值。

    2 車輛牌照自動(dòng)識(shí)別的原理

    基于MATLAB車輛識(shí)別系統(tǒng)主要是識(shí)別車輛的牌照,其主要是采用車輛的靜態(tài)圖像和動(dòng)態(tài)視頻來對(duì)車輛的牌照顏色、牌照號(hào)碼等進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別,是一種系統(tǒng)的識(shí)別技術(shù)。基于MATLAB車輛識(shí)別系統(tǒng)的硬件主要包括攝像設(shè)備、圖像采集設(shè)備、照明設(shè)備、觸發(fā)設(shè)備以及識(shí)別車牌號(hào)的專用處理機(jī)等,在這些硬件中,每一個(gè)硬件都發(fā)揮著重要的作用,缺一不可。對(duì)于基于MATLAB車輛識(shí)別系統(tǒng)來說,其軟件系統(tǒng)主要包括車牌字符分割算法、車牌定位算法和光學(xué)字符識(shí)別算法等系統(tǒng)。在基于MATLAB車輛識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過程中,要設(shè)計(jì)的功能模塊主要包括圖像采集模塊、車牌定位模塊、字符分割模塊、字符識(shí)別模塊和結(jié)果輸出模塊。要識(shí)別牌照,首先要做好牌照定位。

    從具體的情況來看,在停車場(chǎng)、道路交通中,汽車圖像的背景非常復(fù)雜,尤其是其背景光照不均勻,因此識(shí)別車牌具有一定的困難,在系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中,如何在復(fù)雜的自然背景中將車牌照區(qū)域準(zhǔn)確識(shí)別出來是非常關(guān)鍵的,是設(shè)計(jì)者需要考慮的最突出的問題。而車輛牌照的定位就要通過牌照特征和小波分析、圖像處理技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新工具有效結(jié)合起來實(shí)現(xiàn)。對(duì)于車輛牌照的定位,可以采用的方法一共有兩種,分別為基于彩色圖像的牌照定位方法和基于黑白圖像的牌照定位方法。對(duì)于牌照的定位流程,首先是將原始的圖像導(dǎo)入到系統(tǒng)中,然后通過圖像的預(yù)處理來增強(qiáng)圖像的效果,通過邊緣提取,對(duì)圖像進(jìn)行開閉運(yùn)算,最終實(shí)現(xiàn)車牌的定位?;贛ATLAB車輛識(shí)別系統(tǒng)采用的是基于黑白圖像的牌照定位方法,采集到的視頻圖像是彩色的,首先要將其轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶鹊膱D像,然后對(duì)原始的圖像進(jìn)行操作,得到圖像的背景圖像,然后對(duì)得到的背景圖像和原始圖像進(jìn)行減少運(yùn)算,增強(qiáng)處理圖像,就可以獲得圖像的最佳閾值,將圖像二值化,利用一定的方法來識(shí)別強(qiáng)度圖像中的邊界,對(duì)邊界進(jìn)行邊緣化處理,得到的圖像進(jìn)行濾波,然后提取二值圖像區(qū)域,將區(qū)域的特征參數(shù)計(jì)算出來,然后對(duì)區(qū)域特征的參數(shù)進(jìn)行比較,就可以提取出相關(guān)的車牌區(qū)域,并將其從整體的圖像中分割出來。

    3 基于MATLAB車輛識(shí)別系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)

    對(duì)于基于MATLAB車輛識(shí)別系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì),設(shè)計(jì)流程包括汽車圖像采集、預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別和結(jié)果輸出。汽車圖像采集是通過電子產(chǎn)品來實(shí)現(xiàn)的,這個(gè)電子產(chǎn)品要求具有拍照功能。其次是預(yù)處理,通過對(duì)圖像的預(yù)處理來加強(qiáng)圖像的質(zhì)量,只有提高了圖像的質(zhì)量,才能提升車牌識(shí)別率。預(yù)處理主要包括對(duì)原始圖像信息的圖像灰度化處理、增強(qiáng)處理、消除噪聲處理和邊緣增強(qiáng)處理等來提升圖像的質(zhì)量。第三是車牌定位,是決定整個(gè)車牌識(shí)別率的最重要因素,只有加強(qiáng)車牌定位的準(zhǔn)確性,才能提升字符分割和字符識(shí)別的質(zhì)量。其次是字符分割,經(jīng)過前面的處理之后,采用基于投影檢測(cè)方法來講車牌的字符分割成多個(gè)單個(gè)的字符,同時(shí)檢測(cè)已經(jīng)分割的字符,確保所有字符的大小統(tǒng)一。然后是字符的識(shí)別,主要是對(duì)分割以后的字符進(jìn)行處理,處理的方法包括提取特征、縮放,從而得到預(yù)想的字符的表達(dá)形式,然后參考字符模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符來對(duì)其進(jìn)行匹配,就可以得到輸入的字符圖像。最后是結(jié)果的輸出,就是將車牌的識(shí)別結(jié)果輸出,并通過語言播報(bào)出來。

    4 基于MATLAB車輛識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

    基于MATLAB車輛識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn),采用數(shù)碼相機(jī)拍攝圖像來演示系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過程。首先,單擊“原始圖像”的按鈕,將要處理的圖像選擇出來,將其作為原始圖像結(jié)果。此時(shí)單擊“車牌定位”,就可以在整個(gè)讀入的圖像中將車牌部分的圖像單獨(dú)提取出來。如果系統(tǒng)是采用基于顏色特征的定位方法,就可以不對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,通過車牌的顏色就可以快速對(duì)車牌進(jìn)行準(zhǔn)確定位。然后單擊“灰度圖像”,將彩色的圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像,對(duì)圖像進(jìn)行去噪音和邊緣化、強(qiáng)化等預(yù)處理,為下一步的字符提取提供良好的條件。點(diǎn)擊“傾斜校正”。車輛的牌照在拍攝過程中角度往往是不好控制的,一定是從上到下的角度進(jìn)行拍攝,并且拍攝的距離也是不好控制的,車輛也不一定會(huì)在正對(duì)面,因此拍攝的角度會(huì)發(fā)生一定的傾斜。針對(duì)這種情況,就要將傾斜的車牌圖像糾正過來。糾正過程中,在行方向上采用radon方法確定傾斜的角度,并進(jìn)行校正處理,就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)灰度圖像的校正。此時(shí)單擊“字符分割”,在實(shí)際分割過程中,先要對(duì)圖像進(jìn)行一定的二值化處理,然后以圖像的中心線為起點(diǎn)來設(shè)定一個(gè)閾值,并從上向下進(jìn)行掃描,準(zhǔn)確區(qū)分車牌符號(hào)對(duì)應(yīng)的位置,就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)字符的分割。最后是識(shí)別結(jié)果,采用模板匹配算法來實(shí)現(xiàn)字符的識(shí)別,一開始要建立一個(gè)字符模板庫,對(duì)需要識(shí)別的字符進(jìn)行二值化的處理,經(jīng)過治理之后的字符就和模板庫中的字符大小是一樣的,然后進(jìn)行匹配。經(jīng)過一定的統(tǒng)計(jì),輸入信號(hào)和樣本之間相同的概率,選擇相似程度最多的,將其作為識(shí)別的結(jié)果。單擊“語音播報(bào)”,就可以將識(shí)別的結(jié)果播報(bào)出來。

    5 結(jié)語

    基于MATLAB車輛識(shí)別系統(tǒng)在車輛的管理中發(fā)揮著重要的作用,系統(tǒng)設(shè)計(jì)的模塊主要包括汽車圖像采集、預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別和結(jié)果輸出,其中車牌定位是整個(gè)識(shí)別的核心技術(shù),其具有很好的識(shí)別能力,可以實(shí)現(xiàn)車輛的高效管理。

    參考文獻(xiàn)

    [1]陳巖,蘇燕辰.基于Matlab的車輛牌照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)研究[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程,2014(07):1267-1270.

    [2]趙小軍,林晨,黃柳仙,楊以月.基于MATLAB圖像處理的車輛檢測(cè)與識(shí)別[J].數(shù)據(jù)采集與處理,2009(S1):141-143.

    [3]周志英.基于Matlab的車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)[J].長(zhǎng)沙大學(xué)學(xué)報(bào),2011(02):7-9.

    作者單位

    廣州工商學(xué)院 廣東省廣州市 510850

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