交通图象检测与处理方法研究.pdf

该文对交通图象检测与处理技术做了大量的研究并提出一些有效、实用、快速的识别算法论文研究内容主要有以下几个方面:针对现有基于非模型的车流量检测算法的不足提出了一种基于彩色虚拟检测线的交通信息采集方法将现有两种目标跟踪算法(区域跟踪和角点跟踪)进行改进提出一种适合于交通场景下的多目标(车辆)跟踪算法提出一种基于数学形态学和模糊评价函数的实时车牌定位算法与其它方法不同该文以数学形态学和模糊评价函数作为多种车牌特征结合的载体避免使用单个特征或多个特征的松散组合来定位车牌是提高了车牌定位的抗干扰性能和定位准确度在车牌预处理阶段为避免车牌边框、铆钉和车体粘连等对字符切分的影响该文设计了一种逐层剥离的车牌预处理算法可以更准确的定位出车牌字符存在区域的上、下、左、右边界在车牌字符识别阶段为提高车牌字符识别率设计了一种新的车牌字符识别方法首先将车牌字符识别分成四个子识别系统——汉字识别系统、字母识别系统、字母和数字混和识别系统以及数字识别系统然后选择各字符的左(或)扫描线空程长度统计信息作为车牌字符的一组特征与统计模板进行加权组合来共同完成车牌字符的识别工作