基于matlab多路径识别算法车牌的研究毕业设计含源文件Word格式文档下载.docx
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车牌识别；
车牌定位；
模板匹配；
字符识别
ABSTRACT
Asexpresswayconstructionunceasinglyinprovinces,numbersofonlinechargingsystemswascompletedbascially.Intheconstructionofonlinechargingsystem,wearefacingacommonproblem—Theidentificationofvehiclepath.Pathrecognitioninvolvesnotonlyhowtocalculatethetollstoeveryvehicle,alsoshouldconsiderhowtosplittheincomestorelevantchargingunit.Tollsplitisdirectlyrelatedtothelegitimatebenifitofeveryexpressway,andisthekeytonetworkingtoll.Sosolvingtheproblemofmultipathrecognitionplaysanimportantroleinperfectingtheexpresswaynetworkingtollsystem.
Thisarticleintroducesthemultipathrecognitionalgorithms,Andemphaticallyanalysedtherecognitionalgorithmoflicenseplaterecognition.Basedonimagecharactersoflicenseplate,wehaveadeeplyresearchonthekeytechnologiesofthevehiclelicenseplaterecognitionsystem,whichincludethreeparts:
digitalimagepre-processing,licenseplatelocation,licenseplatecharactersrecognition.
Inthevehicleimagespre-procession,thepaperusethemethodsofHistogramTransformation,Edgedetection,binarization.Forlicenseplatelocalizationusingakindofcalculatingconvolutionbasedongrayimageenergyextremumregionoflicenseplatelocatingmethod.Thepaperusepatternmatchingwhichmethodhasbeenimprovedtorecognizethecharacters.AndusingMATLABtocompletethedesignandimplementationofthealgorithm.Researchresultsshowthatthelicenseplaterecognitionrateishigher,adaptabilityisstronger,betterreal-timeperformance.
KeyWords:
Multipathrecognition;
Licenseplateidentification;
licenseplatelocation;
templatematching;
OCR
第1章绪论
1.1研究背景和意义
随着高速公路路网规模的不断扩大，联网收费区域内的环状路结构变得更加复杂，仅河北省一片区（京津以南高速公路）联网收费区域内的已有路、在建路和未建路共有约20个最小封闭环路，如果在每个不同业主的路段设收费站，投资巨大，也会影响高速公路的效率，同时，传统的收费车道所采用的人工输入车牌号码后3位数字的方式时效性差，巨大的工作量直接影响高速公路的通行能力和服务水平。
因此，高速公路上两点之间车辆行驶的多路径识别问题成为联网收费及网络费用清分模式中迫切需要解决的问题。
多路径识别主要解决高速公路通行费的合理收取以及通行费的准确拆分问题。
同时由于高速公路中大型车辆倒卡、逃费现象十分猖獗，通常表现为利用目前机电系统存在的功能不完善漏洞，实现相同货车套牌倒卡具体表现为满载长途与空载短途同号牌车辆倒卡，即通过减少里程，逃避超载处罚力度。
为高速公路正常收取车辆通行费造成的及大的损失，同时也带来了不良的社会影响。
所以多路径识别在实现识别车辆的实际行驶路径从而进行收费拆分，同时也要解决倒卡、逃费问题。
综上所述，多路径识别就需要解决以下三个问题：
（1）高速公路通行费的合理收取。
（2）通行费的准确拆分。
（3）倒卡、逃费问题。
1.2MATLAB的概述
MATLAB是用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高科技计算语言和交互式环境。
它具有以下特点：
1．友好的工作平台和编程环境
MATLAB由一系列工具组成。
这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。
包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。
随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。
而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。
简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。
2．简单易用的程序语言
MATLAB一个高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。
用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M文件）后再一起运行。
新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C＋＋语言基础上的，因此语法特征与C＋＋语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。
使之更利于非计算机专业的科技人员使用。
而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。
3．强大的科学计算数据处理能力
MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。
其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。
函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而前经过了各种优化和容错处理。
在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++。
在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。
MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。
函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。
4．出色的图像处理功能
MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。
高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。
可用于科学计算和工程绘图。
新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。
同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。
另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。
5．应用广泛的模块集合工具箱
MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。
一般来说，它们都是由特定领域的专家开发的，用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。
目前，MATLAB已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域，诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP与通讯、电力系统仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。
6．使用的程序接口和发布平台
新版本的MATLAB可以利用MATLAB编译器和C/C++数学库和图形库，将自己的MATLAB程序自动转换为独立于MATLAB运行的C和C++代码。
允许用户编写可以和MATLAB进行交互的C或C++语言程序。
另外，MATLAB网页服务程序还容许在Web应用中使用自己的MATLAB数学和图形程序。
MATLAB的一个重要特色就是具有一套程序扩展系统和一组称之为工具箱的特殊应用子程序。
工具箱是MATLAB函数的子程序库，每一个工具箱都是为某一类学科专业和应用而定制的，主要包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波分析和系统仿真等方面的应用。
7.应用软件开发（包括用户界面）
在开发环境中，使用户更方便地控制多个文件和图形窗口；
在编程方面支持了函数嵌套，有条件中断等；
在图形化方面，有了更强大的图形标注和处理功能，包括对性对起连接注释等；
在输入输出方面，可以直接向Excel和HDF5进行连接。
本文设计的系统采用MATLAB搭建车辆牌照识别系统，具有非常明显的优势：
（1）可以直接使用MATLAB的ImageAcquisitionToolbox、ImageProcessingToolbox以及NeuralNetworkToolbox作为骨架来搭建整个系统。
（2）使用MATLAB的图形用户界面技术（GUI）编写牌照识别系统面板，可以达到与牌照定位切分程序及字符识别程序的无缝连接。
（3）使用专业工具箱，使得研究人员不必过于关心程序的细节问题，可以将主要的精力放在算法的研究、设计方面，极大地减少了工作量，为算法的研究改进提供了先决条件。
1.3本文框架结构
本文通过对多路径识别算法理论进行系统认真的学习和研究，查阅了大量的国内外相关的文献和资料，主要完成了围绕汽车牌照识别技术的多路径识别算法的实现。
本文的主要结构如下所示：
第一章，绪论。
本章首先介绍了多路径识别理论研究的背景和意义，然后综述了陈述了本文的内容安排。
第二章，国内外研究现状。
本章介绍了多路径识别理论的历史、发展、国外各国发展现状及立足我国的研究发展方向。
第三章，多路径识别基本理论。
本章详细阐述了多路径识别理论的基本原理。
首先讲述了多路径识别理论的构成，然后围绕多路径识别算法的精确识别中汽车牌照识别技术的主要算法展开讨论，介绍了该技术应用了哪些方面的知识，是如何实现的。
第四章，基于模板匹配的车牌识别详细设计。
本章是本文的重点，包括图像的采集、图像预处理、车牌定位、倾斜校正、字符分割、字符识别。
第五章，实验环境平台搭建、识别过程、实验数据及分析。
第六章，总结和展望。
本章总结了本设计所完成的工作，并对其中的缺陷做出了说明，指出了所采用算法的不足指出，对下一步的工作做了展望。
第2章国内外研究现状
多路径识别在高速公路联网收费系统中起到的关键作用，引起了大家广泛的关注和研究，下面我们将对该理论的历史和发展历程做出介绍。
2.1国外研究现状
国外高速公路实行收费的虽然有一些，但是大部分规模不大，或者是路公司比较单一，他们的研究主要集中在电子不停车收费（ETC,即ElectronicTollCollection）系统上面，或者是更为智能的如德国研究的利用全球定位系统（GPS）的收费系统，但专门就在高速公路路径识别这方面的研究很少。
日本是一个典型的对高速公路实行收费制度的国家，其在高速公路收费防堵方面进行了不倦的探索。
从2001年3月开始，ETC（电子不停车收费）技术在日本整体上投入运营。
在实际应用中，ETC技术相对于传统收费技术来说有两个优势：
一是更加适应于多个不同主体运营管理多条收费道路的情况；
二是对非法行为、人为破坏和逃费行为有着更强的防范性。
目前,日本高速公路80%的出入口都实现了ETC化,而且越来越多的汽车安装了ETC系统。
据日本政府估计,到2007年,ETC的用户将达到1500万辆。
日本最常用的ETC收费站采取3个门桥的样式,这3个门桥分别用于识别车型、识别入口和收费信息传输。
关于其应用此项技术进行路径识别的研究还没有见诸报道,但这样一来就有望通过大量的ETC用户,在关键路段安装扫描器,来达到高概率智能识别车辆行驶路径的效果。
德国一直在高速公路上未建任何收费设施,对车辆收取的通行费包含在燃油费和养路费中。
自2003年8月31日起,实施一项新的高速公路收费政策,即所有行驶在德国高速公路上的12吨以上的重型卡车,包括外国入境运输车辆,都必须缴纳高速公路行驶费。
所有收取的费用将用于改善德国交通基础设施,因为重型卡车将大量增加高速公路的建设和维护成本。
德国实行高速公路收费没有采用传统的关卡式收费站,他们采用的是卫星定位和移动通讯技术相结合的收费系统。
德国将投入的高速公路收费系统命名为“TollCollect”,是目前世界上不设收费窗口的最先进的道路收费系统之一。
它采用卫星辅助探测技术,依靠每辆行驶在高速公路上的车辆上安装的收音机大小的接收机精确计算出车辆所行驶里程。
接收机含有GPS导航信号接收机和一个移动通讯终端,一旦卡车启动,接收机便会自动记录行驶里程,并将计算出的缴费金额数据发送到监控中心。
这种技术相当于已经识别出了车辆行驶路径,但其依赖于美国的GPS定位系统,受其控制的识别精度影响,目前GPS的导航精度为10m,但不排除美国改变其导航精度的可能,使识别精度受到质疑,另外其车载接收机的价格也是一个问题。
2.2国内研究现状
目前许多省市建设的高速公路都具有相当规模,联网收费己成大势所趋。
由于路网结构的复杂性,有的里面具有环形结构,随着路网的不断完善这种环形结构将会越来越多,而一个路网里面一般有多个路公司在管理,如何确定车辆行驶路径也就成为一个摆在眼前的问题了。
国内对这方面的专题研究不多,目前以软课题的形式开展此类研究的有江苏省苏北高速公路网和浙江省高速公路网。
江苏省以长江为界分为苏北高速公路网和苏南高速公路网,分别实现联网收费。
江苏省苏北高速公路路径识别技术研究的对象即苏北高速公路网,苏北高速公路网的联网收费范围包括京沪高速沂淮江段、宁连高速淮连段、京福高速徐州东绕城段、徐宿高速公路、宁宿高速公路、宁通高速公路、广靖高速公路、连徐高速公路、宁靖盐高速公路、汾灌高速公路及江阴大桥。
在研究中针对当时苏北具体路网提出了苏北高速公路联网收费的多路径判别方法及相关措施。
浙江省高速公路网对路径识别问题进行研究的时候,其高速公路路网中存在两个二义性路径的路环:
一个是杭甫高速公路（沽清—大朱家）、上三高速公路全线、雨台温高速公路（宁波东—吴番枢纽）组成的路环;
另一个是由沪杭、杭甫、绕城高速公路组成的路环。
针对这两个二义性路径。
浙江省当时采用的方法是以出口/入口隔离法为辅,通行费的拆分则是在对历史交通量和未来交通量的分析基础上,与路公司共同商讨,取得一致同意的情况下达成用节点位势法来进行多路径的路径识别,它仿照电学里面的节点位势法,确定用路段里程来表征路段阻抗,从而计算出多路径情况下各路径的行驶车辆数,进而依次在各路公司拆分通行费,对车辆的通行费按照最短路径来征收。
其拆分为了适应不断变化的交通流量,省收费结算中心和路公司定期组织对二义性路径的交通流量进行统计调查,并通过实际运行一段时间后（三个月～半年）,根据实际统计的流量状况和分布情况、车辆选择路径的情况以及与现用的二义性路径拆分原则的差距情况,对原来的分配方案和比例进行调整。
山东省高速公路通车里程超过3000km,预计2008年将达到4000km,高速公路通车里程为全国第一,联网收费里程已达到2144km,路网内有多家路公司。
最初山东省采用最短距离法进行路径识别与通行费收入拆分。
随着联网收费高速公路网规模的不断扩大,不同利益主体管辖的路段将会逐渐并入网中,路网结构日趋复杂,路径识别与通行费收入拆分问题日益突出,据估计由多路径产生的费用占路网总通行费用的3.396,每年达1000万元左右。
为此山东省对山东省高速公路联网收费系统路径识别与通行费收入拆分问题进行研究认为:
要从山东省高速公路总体路网规划出发,综合考虑设备投资、受益及今后运营成本等多方面因素提出方案;
路径识别与通行费收入拆分问题主要从两个方面解决,一是收费车道业务操作层,主要是路径识别问题;
二是收费管理层面,主要是通行费收入拆分问题。
车道收费业务操作要求尽可能精确识别每一车辆的行驶路径,不损害道路通行者利益,合理收取通行费。
在进行路径识别时,根据具体情况对不同路段采取不同方法。
根据当时道路情况,他们建议在对综合路阻之差在10%（可更多或更少）以上不同路径进行识别时,应用最短路径法;
当不同路径的路阻之差在10%之内,且车流量较少,涉及的通行费较低时,可采取收费员入口指导,出口询问方式;
当长度之差在10%之内,且车流量较大,多路径通行费较高时,也可以考虑在在关键点设立标识站,但标识站数量一定要控制,尽量减少对全路网的影响;
另外,在路径识别精度方面,不同路段也要有所侧重。
当路网中多路径路段属于同一经营主体时,建议不对行驶路径进行精确识别。
由于目前我国联网收费还是刚刚开始,对其相关的技术研究的还不是都很深入,路径识别技术的研究在这种环境下也只是刚刚开始,在现有的“一路一公司”的情况下实行的协商法需要各路公司相互之间有良好的协调关系。
高速公路多路径识别技术作为依附于高速公路联网收费的一门新技术必然会随着联网收费技术的进步而不断发展完善,特别是在当前提倡的电子不停车收费（ETC）技术不断成熟完善的情况下,对车辆行驶路径的精确识别必然会在现实和经济上都允许的前提下得以实现。
第3章多路径识别算法的基本理论
多路径识别包含多种技术方法，下面主要介绍了多路径识别方法的主要分类，详细说明了识别方法涉及到的主要算法。
3.1多路径识别方法的分类
目前，在高速公路路径识别的主要技术方法有：
标识站法、车牌照识别法、最短路径法。
从基本思路看，多路径识别技术可以分为精确识别和概率识别两类。
3.1.1精确识别
精确识别的原理是识别出路网中每一车辆的实际行驶路径，避免路网中出现行驶路径的歧义，从而解决路网中多路径问题。
标识站法、车牌照识别法都属于精确识别的范畴。
要做到对车辆行驶路径的精确识别通常由两种方法：
通过土建设施的手段，确保任意车辆从一个收费站（点）到另一收费站（点）间只能有唯一的行驶路径；
通过标识方法采集车辆行驶路径信息，确认车辆行驶路径。
第二种方法只需在产生歧义的路段设立标识站，获取车辆行驶的标识信息，就可以根据出口信息、入口信息、标识信息，识别出任意车辆的行驶路径。
1.标识站识别法
准确识别车辆的实际行驶路径，可分为停车式和不停车两种，以下提到的标识站均为“停车式标识站”。
在收费车道上安装非接触式IC卡读写设备，司机通过此路段时，将IC卡（通行卡）在读写天线的规定距离内划过，自动栏杆开启、车辆通行，并记录该标识站信息。
标识站的主要缺点是车辆每次经过标识站时必须停车，导致行车速度减慢，降低了高速公路的服务水平，与联网收费的精神直接相违背，在实施时，轻易不采用。
在国家政策方面，交通部交公路发[1999]9号文件《关于认真做好公路收费站点清理整顿的通知》中规定“对通行车辆一次完成通行费收缴和票证发放工作，不准设立旨在进行内部监督验票的检查站”。
显然，国家法律法规的规定对设置停车式标识站做出了限制，设置停车式标识站已不可行。
2.车牌照识别技术
随着图像识别技术的发展，也可应用“车牌照识别”技术进行多路径的识别。
即高速公路入、出口以及路网内关键点设置车牌照抓拍系统，摄取通过车辆牌照。
车牌照识别方法虽然不影响行车速度，但是应用车牌照抓拍系统进行多路径的判别，投资较大且系统精度根据图像识别算法的不同效果也不同一般不能达到100%。
3.1.2概率识别
一般来说，道路使用者路径选择行为是基于道路使用效益最大化和运营成本最小化的原则之上的，即：
花最少的时间、最少的费用、走最短的路、获取最大的效益。
因此，运行时间最少的路径对于时间价值导向型的道路使用者来说具有更强的吸引力，用户一般采用最短路径法。
最短路径法取最短路径为行驶路径。
从起点到终点存在两条或两条以上的路径，将最短路径作为车辆选择路径，此方法最为简便，投资最少。
最短路径法直接将多路径车辆通行费分配给最短路径业主，因此，这种方法的精确度取决于车辆在实际的路径选择过程中选择最短路径的概率。
但是在高速公路中倒卡、逃费问题严重，因此这种算法的拆分关系到将通行费拆分给哪个收费单位的问题，影响了一部分单位的收益。
所以在本次设计中主要研究了精确识别中的车牌照识别技术，分析研究图像处理得算法，用以提高车牌照识别的准确度。
3.2多路径识别算法的理论基础
在本文涉及到的多路径识别算法—车牌照识别技术中，对于一个完整的车
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