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背景技術(shù)：
在現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展日新月異的今天，交通事業(yè)作為關(guān)系人們?nèi)粘Ｉ畹闹匾I(lǐng)域，雖然取得了長足的進(jìn)步，但仍不能完全滿足人們生活運(yùn)輸?shù)男枰粩嗤癸@的交通問題己成為一個(gè)全球牲的棘手問題，交通擁擠、堵塞日益嚴(yán)重，交通事故和環(huán)境污染也越來越。引起社會(huì)的重視和關(guān)注。早期世界各國解決車路矛盾的傳統(tǒng)方法足是大規(guī)模修建和擴(kuò)建各種等級(jí)公路，然而有限的土地資源、能源和經(jīng)濟(jì)條件的制約以及環(huán)境的壓力，使得人們不得不另尋它途。20世紀(jì)80年代以來，隨著信息電腦等高新科技的迅速發(fā)展，口本、美國和西歐等發(fā)達(dá)國家在解決共同面臨的交通問題時(shí)，將先進(jìn)的人工智能技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)、信息通信技術(shù)、電子傳感技術(shù)和系統(tǒng)工程技術(shù)有效地集成起來，應(yīng)用于地面交通管理，從而建立了一種大范圍、全方位發(fā)揮作用的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合交通運(yùn)輸管理系統(tǒng)，從1994年起，被稱為智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System，簡稱ITS)的這一術(shù)語得到了全世界的廣泛承認(rèn)。它發(fā)揮了現(xiàn)有交通基礎(chǔ)設(shè)施的潛力，改善了車、路、人等交通運(yùn)輸子系統(tǒng)之間的相互作用，從而提高了運(yùn)輸效率、緩解了交逝擁擠、保障了交通安全、降低了能源消耗和環(huán)境污染，從整體上提高了社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益，為解決交通問題開辟了一條光明的道路。
我國是一個(gè)交通大國，鐵路、公路分布越來越廣，車輛的數(shù)量及其種類也越來越多，實(shí)現(xiàn)道路樞紐的動(dòng)化管理迫在眉睫。我國也是一個(gè)人口大國，人均資源位于世界平均水平以下，因此實(shí)現(xiàn)資源有效管理和減少資源浪費(fèi)對(duì)實(shí)現(xiàn)國家的可持續(xù)發(fā)展具有跨世紀(jì)的戰(zhàn)略意義。要解決這樣的大問題，需要智能交通系統(tǒng)的調(diào)節(jié)。
在智能交通系統(tǒng)中，車輛信息的計(jì)算和獲取對(duì)車輛自動(dòng)監(jiān)控和全自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)的建立起著關(guān)鍵的指導(dǎo)作用，而車輛識(shí)別技術(shù)是實(shí)現(xiàn)公路交通自動(dòng)化的前提和條件，因此，車輛識(shí)別技術(shù)對(duì)提高公路交通的自動(dòng)化程度，促進(jìn)智能交通系統(tǒng)的發(fā)展具有重大的實(shí)際怠義。
智能交通在我國起步比較晚，由于受環(huán)境條件的限制，研究基礎(chǔ)比較薄弱，車輛識(shí)別技術(shù)滯后于國外，改革開放以來隨著國家經(jīng)濟(jì)的騰飛，國家經(jīng)濟(jì)實(shí)力不斷增強(qiáng)，車輛識(shí)別技術(shù)的研究有了較好的環(huán)境。由于國外的交通監(jiān)測設(shè)備價(jià)格昂貴，有些設(shè)備的功能并不適應(yīng)國內(nèi)的交通國情，所以國內(nèi)車輛識(shí)別等關(guān)鍵技術(shù)的研宄和應(yīng)用正在逐漸興起。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的在于提供一種基于智能交通系統(tǒng)中車輛識(shí)別方法，通過對(duì)車輛圖像進(jìn)行了灰度化處理，車牌定位、車牌字符分割和識(shí)別，除去車牌的顏色特征，提高了針對(duì)字符的識(shí)別精度，更有效的實(shí)現(xiàn)車牌定位、車牌字符分割和識(shí)別。
本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：
本發(fā)明為一種基于智能交通系統(tǒng)中車輛識(shí)別方法，包括如下步驟：
步驟一，圖像預(yù)處理：車輛圖像的采集通過攝像機(jī)拍攝車牌圖像；圖像處理方法包括正交變換和圖像濾波，或直接在空間域中處理圖像，或數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算。
步驟二，車牌定位：包括車牌的粗定位和精確定位，以及從車輛圖像中提取出車牌圖像；
步驟三，車牌字符分割：將車牌中的字符正確的分割成單個(gè)字符，將代表車牌特征的數(shù)字和/或字母提取出來；
步驟四，車牌字符識(shí)別：對(duì)分割出的字符進(jìn)行歸一化處理，識(shí)別字符并顯示車牌號(hào)碼；通過編寫算法程序?qū)崿F(xiàn)圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割及字符識(shí)別。
優(yōu)選地，所述圖像預(yù)處理通過計(jì)算機(jī)將拍攝車牌圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)；通過圖像變換、圖像增強(qiáng)和復(fù)原和圖像壓縮編碼過程進(jìn)行處理；所述圖像預(yù)處理包括對(duì)圖像的灰度化、平滑濾波和灰度拉伸處理。
優(yōu)選地，所述車牌定位包括粗定位和精確定位。
優(yōu)選地，所述車牌字符分割包括對(duì)字符的二值化、幾何校正、去邊框和字符切分。
優(yōu)選地，所述車牌字符識(shí)別包括歸一化和目標(biāo)識(shí)別。
原理是：通過圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割和字符識(shí)別進(jìn)行對(duì)圖像的特征獲取。圖像預(yù)處理如灰度化、平滑濾波等采用了標(biāo)準(zhǔn)化算法。車牌定位方面，基于邊緣檢測和灰度跳變頻率的粗定位算法，找到各個(gè)可能的車牌候選區(qū)域，然后釆用二值差分運(yùn)算并輔以投影法的方式對(duì)這些車牌候選區(qū)域的車牌判別真?zhèn)危瑥亩@得唯一的車牌區(qū)域。在字符分割方面，分為二值化、傾斜校正、邊界確定、字符切分叫個(gè)步驟，采用二值圖像垂直投影法與車牌先驗(yàn)知識(shí)相結(jié)合的方式分割宇符。字符識(shí)別算法則結(jié)合字符特征，利用模板匹配完成。
本發(fā)明具有以下有益效果：
本發(fā)明通過對(duì)車輛圖像進(jìn)行了灰度化處理，車牌定位、車牌字符分割和識(shí)別，除去車牌的顏色特征，提高了針對(duì)字符的識(shí)別精度，更有效的實(shí)現(xiàn)車牌定位、車牌字符分割和識(shí)別，降低了系統(tǒng)成本，提高工作效率。
當(dāng)然，實(shí)施本發(fā)明的任一產(chǎn)品并不一定需要同時(shí)達(dá)到以上所述的所有優(yōu)點(diǎn)。
為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
具體實(shí)施方式
下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其它實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
請參閱圖1所示，本發(fā)明為一種基于智能交通系統(tǒng)中車輛識(shí)別方法，包括如下步驟：
步驟一，圖像預(yù)處理：車輛圖像的采集通過攝像機(jī)拍攝車牌圖像；圖像處理方法包括正交變換和圖像濾波，或直接在空間域中處理圖像，或數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算。
步驟二，車牌定位：包括車牌的粗定位和精確定位，以及從車輛圖像中提取出車牌圖像；
步驟三，車牌字符分割：將車牌中的字符正確的分割成單個(gè)字符，將代表車牌特征的數(shù)字和/或字母提取出來；
步驟四，車牌字符識(shí)別：對(duì)分割出的字符進(jìn)行歸一化處理，識(shí)別字符并顯示車牌號(hào)碼；通過編寫算法程序?qū)崿F(xiàn)圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割及字符識(shí)別。
其中，圖像預(yù)處理通過計(jì)算機(jī)將拍攝車牌圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)；通過圖像變換、圖像增強(qiáng)和復(fù)原和圖像壓縮編碼過程進(jìn)行處理；所述圖像預(yù)處理包括對(duì)圖像的灰度化、平滑濾波和灰度拉伸處理。灰度化是只包含亮度信息、不包含色彩信息的圖像，就是將一幅彩色圖像轉(zhuǎn)化成灰度圖像的過程。平滑濾波是針對(duì)在獲取的圖像中含有噪聲，由于圖像中噪聲和信號(hào)往往交織在一起，如果平滑不恰當(dāng)會(huì)使圖像本身的細(xì)節(jié)如邊界輪廓、線條等變得模糊，從而使圖像降幀，通過平滑濾波提高該圖像的品質(zhì)。
其中，車牌定位包括粗定位和精確定位。
其中，車牌字符分割包括對(duì)字符的二值化、幾何校正、去邊框和字符切分。
其中，車牌字符識(shí)別包括歸一化和目標(biāo)識(shí)別。
值得注意的是，上述系統(tǒng)實(shí)施例中，所包括的各個(gè)單元只是按照功能邏輯進(jìn)行劃分的，但并不局限于上述的劃分，只要能夠?qū)崿F(xiàn)相應(yīng)的功能即可；另外，各功能單元的具體名稱也只是為了便于相互區(qū)分，并不用于限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。
另外，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述各實(shí)施例方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件來完成，相應(yīng)的程序可以存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中，所述的存儲(chǔ)介質(zhì)，如ROM/RAM、磁盤或光盤等。
以上公開的本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例只是用于幫助闡述本發(fā)明。優(yōu)選實(shí)施例并沒有詳盡敘述所有的細(xì)節(jié)，也不限制該發(fā)明僅為所述的具體實(shí)施方式。顯然，根據(jù)本說明書的內(nèi)容，可作很多的修改和變化。本說明書選取并具體描述這些實(shí)施例，是為了更好地解釋本發(fā)明的原理和實(shí)際應(yīng)用，從而使所屬技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員能很好地理解和利用本發(fā)明。本發(fā)明僅受權(quán)利要求書及其全部范圍和等效物的限制。
