車(chē)輛視頻信息采集及身份識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf_第1頁(yè)
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1、視頻信息采集與車(chē)牌感知分析在道路管理領(lǐng)域是一項(xiàng)運(yùn)用頻率很高的關(guān)鍵技術(shù),隨著汽車(chē)行業(yè)的發(fā)展,該技術(shù)在人們生活發(fā)揮了越來(lái)越重要的作用。視頻采集與傳輸、汽車(chē)車(chē)牌的定位、車(chē)牌字符分割與識(shí)別以及車(chē)身顏色識(shí)別是該技術(shù)的5個(gè)重要階段也是本課題的研究重點(diǎn),深入研究的內(nèi)容如下:
  系統(tǒng)以Cortex-A8為核心處理器,以V4L2接口采集視頻流,在OpenCV視覺(jué)庫(kù)的移植上改進(jìn)了一些車(chē)牌定位和字符分割算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較理想。針對(duì)車(chē)牌定位技術(shù),本文在

2、長(zhǎng)寬比判定之后提出了顏色統(tǒng)計(jì)算法與特征顏色邊緣算法結(jié)合的算法,將車(chē)牌定位分為粗選和精選兩個(gè)步驟。在粗選完成后,根據(jù)車(chē)牌區(qū)域的顏色分布以及顏色跳變情況來(lái)判別是否為車(chē)牌區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,使用該算法定位比較準(zhǔn)確,具有較強(qiáng)的魯棒性。
  在字符分割識(shí)別技術(shù)上,針對(duì)漢字左右或左中右結(jié)構(gòu)難分割和噪聲問(wèn)題易影響車(chē)牌的識(shí)別效率,本文提出了連通域標(biāo)記與垂直投影法結(jié)合的算法,先將字符進(jìn)行連通域標(biāo)記,設(shè)定閾值排除不符合的連通域后再進(jìn)行投影切割,最后使

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