基于智能手持设备Android平台车牌识别系统的应用研究

摘要

近年来,随着物联网、车联网的迅猛发展,以及中国汽车数量的不断增加,这对智能交通系统提出了新的要求。作为智能交通系统一部分的集成信号处理、计算机视觉、模式识别等技术的车牌识别系统因而也有了新的应用和挑战。除传统的用于高速公路超速违章管理、停车场管理、车辆流量管理以及车辆电子收费系统外,车牌识别系统还可以用于移动机器人对停车场车辆的监管以及交通管理部门对违章车辆车牌的自动登记等。
　　传统基于固定摄像头的车牌识别系统不能满足新增加的要求,因此,本文提出了基于智能手持设备 Android平台的车牌识别系统。根据非固定摄像头获到的车辆图像的特点,首先,在Visual C++平台上,本文采用基于颜色特征方法得到图像的三级灰度图,并进一步根据中国车牌的先验知识实现车牌的粗定位;其次,在尽量减少计算量前提下,通过 Hough变换和求字符水平投影最小宽度分别求得车牌水平和垂直倾斜角度,并利用双线性插值实现对车牌图像的校正,再采用最大类间方差法对车牌进行二值化,并对字符图像按垂直投影方法实现分割;然后,在字符识别中,分别对汉字、数字和字母采用不同的方法提取特征向量,并通过支持向量机(SVM)方法构造相应的字符分类器实现对车牌字符的识别,再采用局部特征提取方法对形近字进行精确识别。
　　最后,采用 Android NDK技术实现将 C/C++编写的车牌识别算法编译成.so动态库供Android上层应用程序调用,再通过利用Android提供的应用程序接口完成了用于Android平台的车牌识别系统软件的设计。

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第1章 绪 论

1.1课题来源

1.2课题背景及意义

1.3国内外研究现状

1.4本文主要研究内容

第2章 基于颜色特征的车牌定位

2.1引言

2.2摄像机拍摄所得车牌的特点

2.3基于颜色空间的图像预处理

2.4基于先验知识的车牌粗定位

2.5车牌定位的实现及结果分析

2.6本章小结

第3章 基于垂直投影的字符分割

3.1引言

3.2车牌的倾斜校正

3.3车牌的二值化及边框的去除

3.4基于垂直投影的字符分割及字符归一化

3.5字符分割流程及结果分析

3.6本章小结

第4章 基于SVM字符识别方法的研究

4.1引言

4.2支持向量机基本理论

4.3字符的特征提取

4.4基于SVM的字符识别实现

4.5字符识别结果分析

4.6本章小结

第5章 基于Android平台系统软件的设计与实现

5.1引言

5.2基于Android平台的软件开发

5.3基于Visual C++平台的系统算法验证

5.4车牌识别系统Java应用程序层的实现

5.5车牌识别系统算法的移植

5.6系统软件的功能测试与结果分析

5.7本章小结

结论

参考文献

声明

致谢