汽车牌照识别技术科研训练.docx
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汽车牌照识别技术科研训练
学校代码：
10128
学号：
200720302036
本科生科研训练-项目申请表
项目名称：
汽车牌照识别技术的研究
项目负责人：
@@@
所在学院：
能源与动力工程学院
专业班级：
交运07-2班
联系电话：
@@@@
指导教师：
陈永艳副教授
2010年12月31日
科研训练成绩考核表
项目名称
汽车牌照识别技术的研究
成绩
完成人姓名
班级
交运07-2班
评阅内容
评阅要求
得分
资料调研
完成相关科研资料的调研，撰写项目概述。
（10分）
立项意义
研究现状
选题是否紧密结合生产实际或贴近学科前沿。
（30分）
创新性
创新点是否明确，创新性与实用性是否兼备。
不作评价
成果预见性
研究是否能够按期完成，成果应用前景是否看好。
（10分）
不作评价
技术路线
技术路线是否科学、合理，思路是否正确完整。
不作评价
研究方法
研究方法是否先进可行，校内条件是否可以达到。
不作评价
研究内容
研究内容是否按照项目名称、技术路线及目标任务等要求来设置。
（20分）
完成情况
本次科研训练作业是否按期完成，撰写内容、撰写格式是否规范。
（30分）
研发能力
研发队伍的合作精神，知识积累及指导老师的相关科研项目的资助力度是否有利于本项目的开展。
不作评价
得分合计
综合评语
一、项目概况
项目名称：
汽车牌照识别技术的研究
英文：
Licenseplaterecognitiontechnology
项目概述：
（400字以内，五号字，行距16磅）
随着社会经济的不断发展和人们生活水平的不断提高，交通给社会和环境带来了很大的压力。
车牌识别系统是解决交通堵塞和拥挤等问题的关键技术，可以对车辆进行验证、监视和报警，进而应用到道路交通综合管理、高速公路联网收费、停车场收费管理系统等领域。
本课题在充分研究前人的研究成果基础上，结合小波分析技术完成了车牌识别系统的方法研究和设计工作，主要有以下三个部分:
第一，牌照提取，应用小波分析的多分辨率特性对车牌区域的信息进行分解和重构以突出车牌区域。
第二，字符分割，结合拉普拉斯算法对车牌图像边缘进行检测，利用字符上下轮廓特征进行字符分割。
第三，字符识别，结合字符的轮廓特征以及神经网络系统进行字符识别。
仿真结果表明本系统能较准确地定位、分割及识别车牌字符且性能良好。
从中可看出:
小波分析与识别技术有机结合能提高系统识别能力，在有效、实用的原则下将神经网络与人工智能技术相结合将成为模式识别研究的一个重要发展趋势。
关键词
汽车牌照识别系统；车牌定位；车牌字符识别
类别
√A.自然科学类学术论文
□B.科技发明制作□C.科技发明制作B类
注：
科技发明制作A类指科技含量较高、制作投入较大的作品；科技发明制作B类指投入较少，且为生产技术或社会生活带来便利的小发明、小制作。
申请资助金额
大写：
玖仟元整
小写：
9000元
项目起止时间
2010.12~2011.12
结题形式（打√）
√A、论文□B、著作□C、报告□D、软件
申请人情况
姓名
性别
民族
汉
出生年月
专业
交通运输
班级
07-2班
学号
2007203020@
所在学院
能源与动力工程学院
项目组主要成员
姓名
性别
学历
院系、专业、年级
项目分工
签名
男
本科
交运07-2班
自由分工
男
本科
交运07-2班
自由分工
男
本科
交运07-2班
自由分工
二、项目可行性分析
1．立项研究意义：
（五号字，行距16磅，表格不够可另附页。
要求在引用参考文献相应内容的地方用上角标标出参考文献的序号。
）
随着世界经济的高速发展，人类的生活水平也相应提高，人们的衣食住行各方面的条件也日益到改善。
经济的跨地域发展使得交通延伸到世界的各个角落，与此同时带来的人口流动量也随之相应的增加。
尤其是我国，随着国民经济的快速发展，人们的生活质量也相应大大提高，城镇化建设使农村劳动力向城镇大量转移，城市交通流量明显增加，同时私家车辆也在以每年递增的速度增加，交通在为人类的经济和生活带来方便的同时，也带来很多困扰，如交通拥挤和交通违纪为等。
出现的各种交通问题，都对高速路口的收费、十字路口的监控、停车场，加油站的录像等设备提出了较高的要求。
现今的世界是一个高速、高效，高产的社会，因此交通的发展很大程度影响着经济的发展。
如果仅仅依靠人力的交通管理，不但浪费人力、物力、财力，也不能满足实时性的要求。
因此，如何将科学技术应用到交通管理方面，己成为一个备受关注的课题。
交通路口的车辆拍摄和高速公路的收费是城镇交通管理中比较重要的部分。
在城镇的路口监控拍摄中，通过在路口的电子眼将各个车辆的图片拍摄下来，从而记录到车辆经过路口时的行驶状况，对于违规行驶的车辆就可以从拍摄到的汽车图片中找到车辆的具体信息。
高速公路收费站口，通过将拍摄到的汽车图片输入到计算机，通过计算机自动识别，可以解决高速公路收费管理中可能出现的车辆换卡，收费员舞弊等带来的资金流失问题，还可以与超速，超载等违规行为的实时处罚系统结合起来，提高高速公路管理的实时性和有效性。
当然，车牌识别还有很多其他方面的应用，例如：
交通监控：
利用车牌识别系统的摄像设备，可以直接监视相应路段的交通状况，获得车辆密度、队长、排队规律等交通信息，防范和观察交通事故。
流控制指标参数的测量：
该系统能够测量和统计很多交通流指标参数，如总的服务效率，总行程时间，总的流入量和流出量，车型及车流组成，日车流量，小时，分钟车流量，车流高峰时间段，平均车速，车辆密度等，这为交通诱导系统提供必要的交通流信息。
路上的事故自动测报：
这是由于该系统能够监视道路情况和测量交通流量指标，能及时发现超速、堵车、排队、事故等交通异常现象。
路费交纳、安全检查、运营管理实行不停车检查：
根据识别出的车牌号码从数据库中调出该车档案材料，可发现没有及时交纳养路费的车辆。
另外，该系统还能发现无车牌的车辆。
若同车型检测器联用，还可迅速发现所挂车牌与车型不符的车辆。
由此可见，LPR（Licenseplaterecognitiontechnology）[3]系统具有广泛的应用前景。
虽然许多国家都致力于LPR系统的研究与开发，但是仍未达到完全实用化的要求。
所以研制和开发出符合我国车牌特点的高效、实用的LPR系统，将具有深远的意义。
2．类似项目的研究现状：
（要求：
五号字，行距16磅，表格不够可另附页）
（要求在本页最后列出撰写本表格1.立项研究意义和2.项目的研究现状所有内容所参考的文献名称，至少8篇，并在引用相应内容的地方用上角标标出参考文献的序号。
）
智能交通系统（ITS）[4][5]产生于20世纪60年代末，初始阶段的研究是在各国政府的大力支持下开展的，大量研究机构和高校合作研究了多个原型系统和大量的解决方案。
该阶段的主要就是深入地分析了ITS问题，进行了大量的可行性研究。
进入20世纪90年代以后，美国、日本、欧洲、韩国、新加坡等国家对ITS的研究给予了高度的重视，投入了大量的人力和物力。
目前，ITS正处于第二阶段，其特点是方法逐渐成熟和新技术日益可行。
ITS是21世纪世界道路交通的发展趋势，它是集建筑、电子、通信、计算机、人工智能、机器视觉、运筹管理学等多学科和技术的大型综合化系统工程。
其中，应用于高速公路监控系统和电子收费系统中的车辆自动识别技术在智能交通系统中占有重要的地位。
车牌识别技术是车辆自动识别技术的重要组成部分，它主要是利用不同车辆具有不同牌照的思想来识别和统计车辆。
它是以图象处理、模式识别等技术为基础的智能识别技术，它利用每一个汽车都有唯一的车牌号码，通过摄像机所拍摄的车辆图像（包含着车牌图像）进行车牌号码的识别。
运用图象处理技术解决汽车牌照识别的研究国内外都有，最早出现于80年代，这个阶段的研究并没有形成完整的系统体系，而是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常是采用简单的图象处理技术来解决。
识别过程是使用工业电视摄像机（IndustryTVCamera）拍下汽车的正前方图像，然后交给计算机进行简单处理，并且最终仍需要人工干预。
例如在1989年，我国郑南宁等就介绍了一种行驶车辆牌照自动识别系统，他针对行驶车辆牌照识别的实时性、抗干扰能力等特殊要求，以及运动图像模糊和图像背景复杂等问题，在研究系统的过程中提出了解决这些问题的方法；
进入90年代，由于计算机视觉技术（ComputerVisionTechnique）的发展，以及速度的提高，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。
近几年以来，计算机及第一章绪论其相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络、遗传算法和小波分析解决车牌的自动识别问题。
同时开始研究车牌识别的实时性要求，使得车牌识别系统进入实用化阶段。
因为目前国际上没有统一的标准测试库，以及各国汽车牌照格式不同，所以各国的LPR系统无法像指纹识别系统那样可以定期参加竞赛比出优劣。
在国内虽然研究LPR的高校、研究所和公司众多，同样因为没有标准测试库的原因，无法对各个LPR系统进行比较。
不过就各单位发表的论文以及宣传来看，不包括汉字的车牌识别率基本可以满足汽车防盗，稽查和追踪车辆违规、违法行为的需要。
但目前国内的LPR系统普遍存在如下问题：
汉字识别率低：
由于二值化后的汉字会发生严重变形，汉字的识别率远低于字符识别率。
车牌识别率受天气影响大：
比如在比较暗的环境中，由于二值化后车牌图像会有较大的变形，车牌识别率会降低很大。
车牌识别率受摄像机视角影响大：
比如摄像机从右上方进行拍摄，车牌图像[6]会发生倾斜，并且车牌字符的高宽比会与实际比例相差较大，这些都会降低车牌识别率，甚至无法识别。
目前，车牌识别的主要应用技术主要有以下几类[7]：
①IC卡识别技术[8]
IC卡是一种集微电子技术、通讯技术和计算机技术于一体的高科技产品，利用IC卡技术进行汽车牌照的识别，主要是指在每辆汽车上安装一个微型的电子信号接收和发射装置即IC卡，卡内存储了该车的车牌号码以及其他一些信息，当汽车通过设有车辆检测装置的路口时，IC卡系统将与路口的计算机系统进行对话，使之辨识出该汽车的车牌号码和其他有关内容，从而可以实现监督与管理。
然而，尽管IC卡技术识别准确度高，运行可靠，可以全天候作业，但它整套装
置价格昂贵，硬件设备十分复杂，不适用于异地作业，且须要制定出全国统一的标准。
另外，无法核对车、卡是否相符，也是IC卡技术存在的缺点。
②条形码识别技术
条形码技术由于识别速度快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点，目前己广泛应用在商品销售、图书借阅管理、仓库进出货管理、邮政管理等众多领域。
而条形码用于汽车牌照的识别方面还是一种新方法，它可以通过在车辆的侧面印刷条形码（其中包括地区、车型、车牌号码等基本信息），当条形码扫描器阅读出这些信息后，就可以完成识别的任务。
但是条形码识别技术对于扫描器要求很高，并且同IC卡技术一样，须在全国范围有统一的标准。
这给近期短时间内推广造成困难。
③基于计算机视觉的汽车牌照识别技术
基于计算机视觉的车牌识别技术相对于其他两种识别技术—条形码识别和IC卡（带射频）识别，有三大优点首先，在目前情况下，车牌识别技术并不需要在汽车上安装专门的条形码或射频识别标志;其次，车牌识别技术是基于视频技术的识别系统，可进行图像回放、检索:
最后车牌识别技术是基于计算机视觉的，很方便维护和升级。
显然，车牌识别技术具有广阔的应用前景。
参考文献：
[1]张静．复杂背景下车牌识别系统的研究：
[硕士学位论文]．大连：
大连理工大学，2009年；
[2]张超平．汽车牌照识别技术研究：
[硕士学位论文]．武汉：
武汉理工大学自动化学院，2010年；
[3]KawaguchiH.Applicationsystemusinglicenseplaterecognitiontechnology[J]．NECTechnicalJournal，2001，54（7）；
[4]鲁忠武．支撑21世纪的公路交通的智能运输系统ITS．；
[5]李晓光．王宏安．鲁忠武.蓬勃发展的智能交通系统．；
[6]张超平．汽车牌照识别中图像增强技术的研究．企业技术开发．2010年；
[7]周运祥．车牌识别技术研究：
【硕士学位论文]．武汉:
武汉理工大学．2005年；
[8]昌明涛．汽车牌照识别的研究与实现：
[硕士学位论文].哈尔滨：
哈尔滨理工大学．测控技术与通信工程学院．2009年；
3．本项目的创新点（要求：
五号字，行距16磅）
创新点1：
可以很大程度的改善由于拍摄角度所带来的一些困扰；例如：
当摄像机从侧面进行拍摄时，会得到的是一幅倾斜的车牌图片，车牌字符会发生相应的倾斜，并且高宽比与实际情况有较大的出入，会降低车牌字符的识别率
创新点2：
由于我国车辆牌照设计的自身特性，就现有的识别技术而言，汉字识别一直困扰着我们，由于汉字的复杂结构，导致二值化后容易变形，使得汉字的识别率远远低于字母和数字的识别率，本项目的另一创新就是可以明显的提高汉字的识别率
创新点3：
本项目可以更大限度的减低椒盐噪声，使得效果更加清晰
4．项目研究的应用前景预测（要求：
五号字，行距16磅）
近几年来，计算机及其相关技术的飞速发展，一些发达国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌的自动识别问题。
例如：
1994年M.M.M.FAHMY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别。
这种采用BAM神经网络方法的缺点是无法解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。
经本课题的研究，人工神经网络技术抛开了传统的计算结构和相应的算法，采用了生物神经网络的模型，因此它能较好地实现人类存储知识及处理信息的机能，使系统可以模拟人类思维，对需要处理和解决的问题进行记忆、联想、推理，从而较好地解决了车牌识别中所提出的因字符残缺不完整而无法识别的问题。
基于我国的基本国情，考虑到汽车牌照会存在受污损、涂漆脱落等问题，以及对行驶中的汽车进行图像采集时造成的图像扭曲、变形等情况，通过本课题的研究，利用人工神经网络方法具有自适应性和记忆特性，对于不完整的字符同样能够正确识别的特点，可以对汽车牌照上有限的字符进行准确快速处理。
该系统采用人工神经网络技术建立字符的标准模板，与汽车车牌上的字符相匹配，自动智能地识别出汽车车牌号码，解决了我国在这方面的瓶颈。
人工神经网络能够在有干扰的情况下对字符实现分类识别，所以采用人工神经网络技术不仅
能够提高车牌字符识别速度和识别正确率等问题，并且适合我国目前车牌中对模糊汉字识别困难的基本国情，因此具有很好的研究与开发价值。
三、项目研究方案
1．研究目标（要求：
五号字，行距16磅，表格不够可另附页）
基于我国的基本国情，汽车牌照技术发展的比较晚，技术相对落后，拍照中的汉字识别率差等情况，本次的研究目标通过应用图像处理技术、神经网络、数学形态学等知识，将拍摄到的汽车图片经过图像增强处理，并准确定位出车牌，再对分割后的字符进行分类识别，旨在提高字符的识别率（天气、拍照模糊、拍照中的汉字的原因）。
2．研究的主要内容（要求：
五号字，行距16磅）
图像处理技术，神经网络识别技术，模板匹配技术
研究的关键问题在于：
l）定位车牌:
先将车牌图像进行预处理，再定位出车牌的准确位置。
2）分割字符:
将定位后车牌上的字符单个划分出来。
3）识别字符:
将分割出来的单个字符一一识别。
3．拟采取的研究方法、实验方案、技术路线（要求：
五号字，行距16磅）
本课题对车牌识别系统研究方法分三步：
第一，提取拍照，应用小波分析的多分辨率特性对车牌分解和重构以突出车牌区域；
第二，分割字符，结合拉普拉斯算法；
第三，字符识别，结合字符的轮廓特征以及神经网络；
四、项目研究计划（按照两年分配）
项目研究（研制开发）进度安排
预期进展
●第一阶段：
项目立项
●预期２个月
●第二阶段：
市场调查、收集数据
●预期３个月
●第三阶段：
查阅资料、数据分析
●预期３个月
●第四阶段：
项目研究
●预期12个月
●第五阶段：
项目研究复检
●预期２个月
●第六阶段：
得出结论、发表论文
●预期２个月
五、项目所获其它帮助情况
项目所获得的其它帮助
提供帮助的单位负责人（个人）签字：
有无依托实验室及实验室名称
依托与内蒙古工业大学动力机械实验室
依托实验室负责人签字：
六、项目研究（研制开发）所需经费预算
项目
金额
计算根据及理由
调研费
1500
进行市场调查，交通、住宿等费用
测试费
1500
牌照各种环境下识别程度的测试
研究经费
3000
通过不同手段的研究
实验材料费
1200
资料及一些器材的费用
合作与交流经费
800
与内蒙古工业大学动力实验室合作的费用
管理费
500
保管资料器械的费用
其它
500
备用资金
合计
9000
总计9000元
七、项目研究基础
申请者与本项目相关的专业知识积累和已取得的成绩；项目团队成员的学习情况。
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