车牌定位是车牌识别系统的基础

发布日期：2019-03-19 作者：点击：

随着现代化管理手段的进步和科学技术的日益发展，小区用户对车辆管理的要求越来越高。过去的人工刷卡的管理方式已经不适应现代化发展的需要，针对目前快节奏，高速度的工作模式，要求管理方法和制度要有一个根本的改善，这种改善不但要适应用小区管理的需求，也要适应社会的需求，要适应人的感官的需求和习惯性操作的需求。但是目前任何高科技产品都不能完全代替人类的手工操作，不能完全取代人的思维，更不能与人的思维方式相吻合。因此我们在做自动化管理系统的设计时，要尽可能地强调自动化手段，但又不可忽略人工干预的因素，二者巧妙地结合起来，可达到事半功倍的效果。

车牌定位是车牌识别系统的基础，其定位的准确与否直接影响到车牌的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。车牌定位，即运用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术对采集到的汽车图像进行处理，从而准确地获得图像中的车牌区域，其输入是原始的汽车图像，输出是车牌图像。

车牌识别系统

在现实车牌识别系统中，由于光照不均匀、背景的复杂性等原因，造成准确定位出车牌的难度较大。目前，根据车牌的特征，常见的车牌定位方法有基于车牌颜色特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等，这些方法各有所长。值得注意的是，车牌定位算法的分类并不是唯一的，区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位算法的方法多种多样、各有所长，但存在着计算量大或者定位准确率不高等问题。车牌定位是车牌识别的关键步骤，为了能在复杂背景和不均匀光照条件下快速准确定位车牌位置，基于改进Isotropic Sobel边缘检测算子的车牌定位算法，由此来解决其存在的问题，该算法通过改进Isotropic Sobel边缘检测算子，实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取，然后采用Otsu算法阈值化，再对阈值化后的二值图像做数学形态学运算得到车牌的候选区域，最后利用车牌特征去除伪车牌。