謝衎祺

摘 要近年來隨著我國經(jīng)濟不斷發(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)實的交通管理過程中，車輛識別技術(shù)發(fā)揮著重要的作用，在高速公路收費站、城市道路管理、城市交叉路口和停車場中都得到了普遍的應用，為車輛的管理提供了基礎支持?；贛ATLAB的車輛識別系統(tǒng)具有很好的識別作用，本文就基于MATLAB的車輛識別系統(tǒng)進行探析，旨在為人們提供一定的參考。

【關鍵詞】MATLAB 車輛識別系統(tǒng) 系統(tǒng)設計

1 前言

基于MATLAB車輛識別系統(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信息，并進行一定的預處理，通過字符分割、字符識別和語言播報來實現(xiàn)對車輛的管理，在小區(qū)車輛管理、交通流量管理、不停車自動收費和違章車輛監(jiān)控中均取得了良好的作用，發(fā)揮了巨大的實用價值。

2 車輛牌照自動識別的原理

基于MATLAB車輛識別系統(tǒng)主要是識別車輛的牌照，其主要是采用車輛的靜態(tài)圖像和動態(tài)視頻來對車輛的牌照顏色、牌照號碼等進行自動識別，是一種系統(tǒng)的識別技術(shù)。基于MATLAB車輛識別系統(tǒng)的硬件主要包括攝像設備、圖像采集設備、照明設備、觸發(fā)設備以及識別車牌號的專用處理機等，在這些硬件中，每一個硬件都發(fā)揮著重要的作用，缺一不可。對于基于MATLAB車輛識別系統(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字符識別算法等系統(tǒng)。在基于MATLAB車輛識別系統(tǒng)的設計過程中，要設計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、字符識別模塊和結(jié)果輸出模塊。要識別牌照，首先要做好牌照定位。

從具體的情況來看，在停車場、道路交通中，汽車圖像的背景非常復雜，尤其是其背景光照不均勻，因此識別車牌具有一定的困難，在系統(tǒng)設計過程中，如何在復雜的自然背景中將車牌照區(qū)域準確識別出來是非常關鍵的，是設計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)絡等新工具有效結(jié)合起來實現(xiàn)。對于車輛牌照的定位，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。對于牌照的定位流程，首先是將原始的圖像導入到系統(tǒng)中，然后通過圖像的預處理來增強圖像的效果，通過邊緣提取，對圖像進行開閉運算，最終實現(xiàn)車牌的定位?；贛ATLAB車輛識別系統(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，然后對原始的圖像進行操作，得到圖像的背景圖像，然后對得到的背景圖像和原始圖像進行減少運算，增強處理圖像，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別強度圖像中的邊界，對邊界進行邊緣化處理，得到的圖像進行濾波，然后提取二值圖像區(qū)域，將區(qū)域的特征參數(shù)計算出來，然后對區(qū)域特征的參數(shù)進行比較，就可以提取出相關的車牌區(qū)域，并將其從整體的圖像中分割出來。

3 基于MATLAB車輛識別系統(tǒng)的總體設計

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

4 基于MATLAB車輛識別系統(tǒng)的實現(xiàn)

基于MATLAB車輛識別系統(tǒng)的實現(xiàn)，采用數(shù)碼相機拍攝圖像來演示系統(tǒng)的實現(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。此時單擊“車牌定位”，就可以在整個讀入的圖像中將車牌部分的圖像單獨提取出來。如果系統(tǒng)是采用基于顏色特征的定位方法，就可以不對圖像進行預處理，通過車牌的顏色就可以快速對車牌進行準確定位。然后單擊“灰度圖像”，將彩色的圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，對圖像進行去噪音和邊緣化、強化等預處理，為下一步的字符提取提供良好的條件。點擊“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行拍攝，并且拍攝的距離也是不好控制的，車輛也不一定會在正對面，因此拍攝的角度會發(fā)生一定的傾斜。針對這種情況，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，并進行校正處理，就可以實現(xiàn)對灰度圖像的校正。此時單擊“字符分割”，在實際分割過程中，先要對圖像進行一定的二值化處理，然后以圖像的中心線為起點來設定一個閾值，并從上向下進行掃描，準確區(qū)分車牌符號對應的位置，就可以實現(xiàn)對字符的分割。最后是識別結(jié)果，采用模板匹配算法來實現(xiàn)字符的識別，一開始要建立一個字符模板庫，對需要識別的字符進行二值化的處理，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，然后進行匹配。經(jīng)過一定的統(tǒng)計，輸入信號和樣本之間相同的概率，選擇相似程度最多的，將其作為識別的結(jié)果。單擊“語音播報”，就可以將識別的結(jié)果播報出來。

5 結(jié)語

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

參考文獻

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作者單位

廣州工商學院 廣東省廣州市 510850