基于模板匹配车牌识别技术的研究

基于模板匹配和SVM的车牌字符识别研究作者：姜改新来源：《汽车世界·车辆工程技术（上）》2019年第04期摘要：对于车牌识别过程中的字符识别问题，提出了基于模板匹配和SVM（支持向量机）的方法，这两种方法各自有自己的特点，识别率都比较高。

本文给出了这两种方法的性能比较，可以在具有不同需求的情况下采用不同算法。

关键词：模板匹配;SVM;字符识别;性能对比1 引言随着生活水平的提高的汽车行业的发展，家用汽车和其他类型的汽车越来越多，在很多方面造成了监管不便的问题。

汽车的车牌号就犹如人的身份证件号一样是汽车唯一的身份识别信息，在交通系统，住宅小区，事业单位和学校等等许多地方为了信息监测和安全防范都需要检验汽车的身份信息，单单靠人工的方式识别显然十分困难，车牌识别系统的出现在一定程度上为汽车信息识别提供了很大的便利，应用市场也十分广泛。

车牌识别系统的流程一般是首先进行车牌图像的获取，然后对图像进行预处理，而车牌定位、车牌字符分割和字符识别这几个部是比较核心的步骤，本文对字符识别这一部分提供了模板匹配和支持向量机这两种算法，给出了特点的介绍和性能的比较。

2 支持向量机支持向量机方法的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大线性分类器，学习的目标是在特征空间中找到一个分类超平面，能够将实例分到不同的类。

分类特征要求分类内部样本距离足够小，类间样本距离足够大。

根据以上原理构造的SVM判别函数为：a为约束函数的解，y是出入样本的值，为核函数。

步骤：（1）对测试样本进行预处理，使其便于获得特征;（2）再对字符图像求其特征参数;（3）根据SVM方法进行判別。

SVM着重于最小化训练集的结构误差，识别效率高，识别速度快，测试误差小，而且还具有较强的泛化能力，但是SVM是基于小样本统计理论的基础上的，对于数据量很大的训练样本，SVM的训练时间比较长。

3 模板匹配算法我国普通汽车车牌的字符共有七位，第一位是各省或者直辖市的汉字简称，然后第二位是A～Z的字母，后五位是数字和字母的混合搭配，由于字符特征差距较大，采用不同的模板分别识别，提高了效率和准确性。

基于模板匹配的车牌识别1、实验目的和意义通过设计车牌识别系统，正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。

在实验过程中，熟悉基于模式识别的车牌识别的原理，并对其实现方法进行了分析和仿真。

随这图形图像技术的发展，现在的车牌识别技术准确率越来越高，识别速度越来越快。

无论何种形式的车牌识别系统，它们都是由触发、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成的。

车牌识别系统涉及光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术。

触发模块负责在车辆到达合适位置时，给出触发信号，控制抓拍。

辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同的光照条件下都能拍摄到高质量的图像。

图像预处理程序对抓拍的图像进行处理，去除噪声，并进行参数调整。

然后通过车牌定位、字符识别，最后将识别结果输出。

2、实验原理车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。

其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。

某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。

一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。

当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。

牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别。

3、详细设计步骤3.1 提出总体设计方案:为了进行牌照号码、颜色识别，需要以下几个基本的步骤:a.牌照定位，定位图片中的牌照位置;b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来;c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。

1(1)牌照定位:自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。

实验三报告模板匹配法实现车牌识别一、实验目的结合印刷体字符识别方法，用模板匹配法实现车牌识别。

要求：能实现车牌定位、字符分割和车牌中数字0-9的识别。

二、实验设备微机三、实验内容及步骤1．上机编写程序。

2．调试程序。

3．根据实验结果，撰写实验报告。

四、实验报告(一)对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等:1.载入车牌图像：I=imread('car1.jpg');figure(1),imshow(I);title('original image')；%将车牌的原图显示出来，结果如下：2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图：I1=rgb2gray(I);%将彩图转换为灰度图figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('gray image');figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');%绘制灰度图的直方图结果如下所示：3. 用roberts算子进行边缘检测：I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');%选择阈值0.18，用roberts算子进行边缘检测figure(3),imshow(I2);title('roberts operator edge detection image')；结果如下：4.图像实施腐蚀操作：se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);%对图像实施腐蚀操作，即膨胀的反操作figure(4),imshow(I3);title('corrosion image');5.平滑图像se=strel('rectangle',[25,25]);%构造结构元素以正方形构造一个se I4=imclose(I3,se);%图像聚类、填充图像figure(5),imshow(I4);title('smothing image');结果如下所示：6. 删除二值图像的小对象I5=bwareaopen(I4,2000);%去除聚团灰度值小于2000的部分figure(6),imshow(I5);title('remove the small objects'); %用imshow函数显示滤波后图像结果如下所示：（二）车牌定位[y,x,z]=size(I5);%返回I5各维的尺寸，存储在x,y,z中myI=double(I5);%将I5转换成双精度tic %tic表示计时的开始，toc表示计时的结束Blue_y=zeros(y,1);%产生一个y*1的零阵for i=1:yfor j=1:xif(myI(i,j,1)==1)%如果myI(i,j,1)即myI的图像中坐标为(i,j)的点值为1，即该点为车牌背景颜色蓝色 %则Blue_y(i,1)的值加1Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计endendend[temp MaxY]=max(Blue_y);%Y方向车牌区域确定%temp为向量yellow_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引PY1=MaxY;while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))PY2=PY2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:);%行方向车牌区域确定%%%%%% X方向 %%%%%%%%%Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域for j=1:xfor i=PY1:PY2if(myI(i,j,1)==1)Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1;endendendPX1=1;while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x))PX1=PX1+1;endPX2=x;while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))PX2=PX2-1;endPX1=PX1-1;%对车牌区域的校正PX2=PX2+1;dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);t=toc;figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('Line direction areas');%行方向车牌区域确定figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('positioning color images');%定位后的车牌区域如下所示：(三)字符分割与识别1.车牌的进一步处理对分割出的彩色车牌图像进行灰度转换、二值化、均值滤波、腐蚀膨胀以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像，对分割出来的字符进行预处理（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识别给出文本形式的车牌号码。

基于统计学能量模板法的车牌识别车牌识别是现代交通管理中一项非常重要的技术，它可以帮助交通管理部门实时监测道路上的车辆并进行违章记录。

基于统计学能量模板法的车牌识别是一种常用的方法。

在本文中，我们将详细介绍这种方法的原理和步骤。

统计学能量模板法是一种基于模板匹配的车牌识别方法，它主要利用车牌图像的特征和统计学方法来实现车牌的识别。

具体来说，该方法主要包括以下几个步骤：1. 预处理：将原始图像进行预处理，包括灰度化、二值化等操作，以便进一步处理。

这一步的目的是将图像转化为二值图像，便于后续处理。

2. 车牌定位：在预处理后的图像中，需要通过一些车牌定位算法来确定车牌的位置。

常用的车牌定位算法有基于颜色信息和基于形状信息的方法。

这一步的目的是将图像中的车牌和其他信息进行区分，便于后续处理。

3. 特征提取：在确定了车牌的位置后，需要对车牌图像进行特征提取。

常用的特征提取方法有傅里叶描述子、哈尔小波变换等。

这一步的目的是将图像中的车牌特征提取出来，为后续的识别做准备。

4. 模板匹配：在进行特征提取后，需要通过模板匹配的方法来识别车牌。

模板匹配是一种常用的图像匹配方法，它主要通过计算图像之间的距离和相似度来进行匹配。

这一步的目的是将提取的特征与预先准备好的车牌模板进行匹配，得到最终的识别结果。

基于统计学能量模板法的车牌识别主要通过预处理、车牌定位、特征提取和模板匹配等步骤来实现。

这种方法的优点是能够较好地处理车牌图像中的噪声和扭曲等问题，并且可以实现较高的识别准确率。

该方法也存在一些缺点，比如对车牌位置和光照条件要求较高，对于复杂背景的图像识别效果较差等。

在实际应用中，基于统计学能量模板法的车牌识别可以广泛用于交通管理、违章监测和停车场管理等场景。

随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，车牌识别技术也在不断地得到改进和优化。

相信在不久的将来，基于统计学能量模板法的车牌识别将会得到进一步提升和应用。

基于统计学能量模板法的车牌识别随着科技的不断发展和进步，人们的生活得到了极大的便利和改善。

在交通管理方面，人工智能技术的应用已经成为一种趋势。

车牌识别技术作为智能交通系统中的重要组成部分，受到了广泛关注。

而基于统计学能量模板法的车牌识别技术具有较高的准确性和稳定性，成为了当前车牌识别技术的研究热点之一。

基于统计学能量模板法的车牌识别技术，简称为SVM。

这种技术使用支持向量机算法，通过SVM学习模型对图像数据进行分类和识别，从而实现对车牌的快速准确识别。

其基本原理是将车牌识别问题视为一个分类问题，在训练阶段利用大量的车牌图像数据进行模型的学习，在识别阶段利用学习好的模型进行车牌的识别。

具体实现过程如下：将车牌图像数据进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、去噪等操作，使得车牌图像能够更好地适应SVM算法的特征提取和分类。

然后，提取图像的特征向量，这些特征向量能够准确地描述车牌图像的特征和属性，为后续的分类和识别提供有力的依据。

利用SVM算法进行模型的训练，选择合适的核函数和参数，使得模型能够更好地拟合车牌图像数据的特征，提高识别准确率。

1. 高准确率基于统计学能量模板法的车牌识别技术具有较高的准确率。

通过SVM算法学习模型，能够准确地提取车牌图像的特征，并进行精准的分类和识别。

在大量实际应用中，SVM算法的车牌识别技术表现出了很好的稳定性和准确性，极大地提高了交通管理的效率和科学性。

2. 良好的鲁棒性基于统计学能量模板法的车牌识别技术能够在光照、天气、视角等复杂环境下保持良好的识别效果。

SVM算法通过充分学习和模型训练，能够克服传统车牌识别技术在光照不均、车速快慢等方面的局限性，保证了车牌识别系统在真实场景中的可靠性和稳定性。

3. 训练数据需求量小基于统计学能量模板法的车牌识别技术在模型训练阶段不需要大量的数据支持，仅需要少量的训练数据集就能够取得较好的识别效果。

这对于真实场景中数据采集的难度和成本来说，是一种显著的优势，也是该技术得到广泛应用的重要原因之一。

车辆工程技术209机械电子1　引言 随着生活水平的提高的汽车行业的发展，家用汽车和其他类型的汽车越来越多，在很多方面造成了监管不便的问题。

汽车的车牌号就犹如人的身份证件号一样是汽车唯一的身份识别信息，在交通系统，住宅小区，事业单位和学校等等许多地方为了信息监测和安全防范都需要检验汽车的身份信息，单单靠人工的方式识别显然十分困难，车牌识别系统的出现在一定程度上为汽车信息识别提供了很大的便利，应用市场也十分广泛。

车牌识别系统的流程一般是首先进行车牌图像的获取,然后对图像进行预处理,而车牌定位、车牌字符分割和字符识别这几个部是比较核心的步骤,本文对字符识别这一部分提供了模板匹配和支持向量机这两种算法,给出了特点的介绍和性能的比较。

2　支持向量机 支持向量机方法的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大线性分类器，学习的目标是在特征空间中找到一个分类超平面，能够将实例分到不同的类。

分类特征要求分类内部样本距离足够小，类间样本距离足够大。

根据以上原理构造的SVM判别函数为： a 为约束函数的解，y 是出入样本的值，为核函数。

步骤： （1）对测试样本进行预处理，使其便于获得特征；（2）再对字符图像求其特征参数；（3）根据SVM 方法进行判别。

SVM 着重于最小化训练集的结构误差，识别效率高，识别速度快，测试误差小，而且还具有较强的泛化能力，但是SVM 是基于小样本统计理论的基础上的，对于数据量很大的训练样本，SVM 的训练时间比较长。

3　模板匹配算法 我国普通汽车车牌的字符共有七位,第一位是各省或者直辖市的汉字简称,然后第二位是A~Z 的字母,后五位是数字和字母的混合搭配,由于字符特征差距较大，采用不同的模板分别识别,提高了效率和准确性。

在进行模板匹配之前，为了提高抗干扰能力，已经对图像进行了滤波去噪和二值化等操作。

模板匹配操作步骤如下：图1 字符切割后，为了便于字符的识别，消除字符的大小对识别的影响，提高识别的精度，将每个字符的图片进行归一化，归一化包括位置归一化和大小归一化。

基于模板匹配车牌识别技术的研究——王宜政1、研究背景汽车牌照自动识别模块是现代社会智能系统的重要组成部分，是图像处理和模式识别技术研究的热点，具有非常广泛的应用[1]。

车牌识别主要包括以下三个步骤：车牌区域定位、车牌字符分割、车牌字符识别。

本论文通过对采集的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀、平滑等过程来进行车牌图像预处理，并由此得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，最终实现了车牌区域定位。

车牌字符分割是为了方便后续对车牌字符进行匹配，从而对车牌进行识别。

本论文采用了模板匹配的方法，对输出的字符图像和模板库里的模板进行匹配，以得到对应于车牌字符的具体信息。

本论文还基于MATLAB进行了设计仿真实验，实验表明，该方案整体有效可行。

基于模板匹配的车牌识别技术在其识别正确率、速度等方面具有独特的优势及广阔的应用前景。

2、理论基础车牌定位与字符识别技术是以计算机数字图像处理、模式识别等技术为基础，通过对原图像进行预处理及边缘检测等过程来实现对车牌区域的定位，然后对车牌区域进行图像裁剪、归一化、字符分割及保存，最后将分割得到的字符图像与模板库里的模板进行匹配识别，从而输出匹配结果。

该流程如下图所示：——>采集图像——>图像预处理——>定位车牌区域——>车牌图像处理——>字符分割——>字符识别——>输出结果（⇒车辆牌照识别系统）车牌识别首先要正确地分割车牌区域，为此已经提出了很多方法：使用霍夫变换检测直线来定位车牌边界，进而获取车牌区域；使用灰度阈值分割、区域生长等方法进行区域分割；使用纹理特征分析技术检测车牌区域等。

然而霍夫变换对图像噪声比较敏感，因此在检测车牌边界直线时，容易受到车牌变形或噪声等因素的影响，具有较大的误检测几率。

灰度阈值分割、区域增长等方法则比霍夫直线检测方法稳定，但当图像中包含某些与车牌灰度非常相似的区域时，便不再适用了。

同理，纹理特征分析方法在遇到与车牌纹理特征相近的区域或其他干扰时，车牌定位的正确率也会受到影响。

科类理工类编号（学号）20082036本科生毕业论文（设计）基于模板匹配的车牌识别及matlab实现License plate recognition based on template matching and matlabimplementation伏绍鸫指导教师：朱玲职称讲师农业大学黑龙潭650201学院：基础与信息工程学院专业：电子信息工程年级：2008级论文（设计）提交日期：2012年5月答辩日期：2012年5月答辩委员会主任：林楠农业大学2012年05 月目录摘要 (1)ABSTRACT (2)1 前言 (3)2 车牌识别系统分析 (4)2.1 车牌识别的目的 (5)2.2车牌识别现状分析 (5)2.3车牌识别的意义 (6)2.4 我国车牌分析 (7)3 车牌识别系统的原理及方法 (8)3.1车牌识别系统简述 (8)3.2 车牌图像处理 (9)3.2.1 图像灰度化 (9)3.2.2 图像二值化 (10)3.2.3边缘检测 (10)3.2.4 图像闭运算 (12)3.2.5图像滤波处理 (13)3.4 车牌字符处理 (15)3.4.1 阈值化分割原理 (15)3.4.2 对车牌阈值化分割 (16)3.4.3 字符归一化处理 (17)3.5 字符识别 (17)3.5.1 字符识别简述 (17)3.5.2 字符识别的分类 (18)3.5.3 基于模板匹配的字符识别 (19)4 实验分析 (19)4.1车牌定位过程及分析 (19)4.2 车牌字符识别 (23)4.3 车牌识别结果及分析 (26)5 结论 (28)参考文献 (29)致 (29)附录 (29)基于模板匹配的车牌识别及matlab实现伏绍鸫（农业大学基础与信息工程学院，650201）摘要随着我国经济、交通的的快速发展，车牌定位系统以及车牌字符自动识别技术也逐渐受到人们的重视。

车牌识别是对采集的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀以及平滑处理，最后在取得的大对象中移除小对象，由此提出了一种基于车牌纹理特征的车牌定位算法，最终实现对车牌的定位。

基于改进的模板匹配识别算法的研究摘要：车牌识别系统是智能交通系统的核心组成部分，在交通部门的违章检测、高速公路自动收费和智能停车场管理等方面占有重要的作用。

车牌字符识别问题是车牌识别的关键技术之一，也是目前该领域研究的热点问题之一。

本文通过对两种模板匹配的车牌字符识别方法进行了比较与研究。

关键词：车牌识别模板匹配汉字识别1.引言车辆牌照识别(LPR)系统作为一个综合的计算机视觉系统主要分为车流量、车型检测子系统和车辆牌照识别子系统两部分，而车牌字符识别是系统的核心。

车辆牌照识别子系统又可分为车牌定位、车牌字符识别两部分。

LPR系统主要需要进行的是图像的实时采集、处理、分析和识别，属于图像工程的范畴。

现代社会已进入信息时代，随着计算机技术、通信技术和计算机网络技术的发展，自动化的信息处理能力和水平不断提高，并在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛应用，在这种情况下，作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。

2.两种模板匹配法2.1 传统模板匹配法识别传统模板匹配法是实现离散输入模式分类的有效途径之一，其实质是通过度量输人模式与模板之间的相似性，取相似性最大的作为输人模式所属类别。

该方法通过对字符的直观形象进行特征抽取，使用相关匹配原理确定的匹配函数进行判决，也就是通过一个分类器将输入的字符与标准模板字符进行匹配。

2.2 改进的模板匹配法识别传统模板匹配方法的缺点是抗干扰能力差。

模板匹配法根据建模时所取特征的不同，分为图形匹配、笔画分析、几何特征抽取等几种形式。

图形匹配法在建模和匹配比较时，都是基于字符的图形块本身进行匹配，并根据其相似程度得出识别结果，本文采用了该方法对汉字进行识别。

通过图形匹配的方法识别汉字字符的时，首先，要对输入的汉字字符进行二值化和归一化处理，若背景用0表示，汉字字符用1表示，对每一个汉字字符均建立一个标准的模板Ti，令待识别的图像为Y，它们的大小均为A×B，将Y与每一个模板进行匹配，分别求出它们的相似度Si：其中，Ti和Y均为像素的二值点阵，Y×Ti表示矩阵和矩阵的点乘，即矩阵中对应位置元素的相乘。

一种基于模板匹配的车牌识别方法
车牌识别是计算机视觉领域的研究热点之一，其应用涉及到交通管理、车辆安全等众多领域。

本文介绍一种基于模板匹配的车牌识别方法。

1.图像预处理。

首先，利用灰度化和高斯滤波对车牌图像进行预处理。

这样可以减少
噪声对后续处理的影响。

2.车牌定位。

利用色彩信息和边缘信息对图像进行分割，找到车牌区域，并提取出
车牌部分的图像。

3.字符分割。

在车牌图像中，车牌号码的字符是比较明显的。

利用二值化和形态学
操作，将车牌号码的字符与背景分割开来。

4.模板匹配。

使用已有的模板库，将车牌号码的字符与模板进行匹配。

匹配度最高
的模板即为对应的字符。

5.字符识别。

通过字符宽高比比较，判断字符是否为数字或字母。

借助已有的字符
识别算法，对字符进行识别。

6.车牌识别。

将识别出的字符按顺序组合成车牌号码，即可完成车牌识别。

模板匹配方法是一种比较直观、简单的车牌识别方法，但是其鲁棒性
较差，对车牌角度、字符大小变化等的容忍度不高。

因此，结合其他算法，如深度学习、卷积神经网络等，可以提高车牌识别的准确率和鲁棒性。

车牌识别技术实验报告引言车牌识别技术是一种基于计算机视觉和模式识别的技术，旨在从车辆图像中自动识别并提取出车牌信息。

随着交通管理的不断升级和智能化的要求，车牌识别技术逐渐得到广泛应用。

本实验旨在探究车牌识别技术的原理和实现方法，并通过实验验证其识别准确率和稳定性。

实验目的1. 了解车牌识别技术的基本原理；2. 学习车牌识别技术的常见实现方法；3. 掌握车牌识别系统的搭建和调试方法；4. 通过实验验证车牌识别技术的准确率和稳定性。

实验过程1. 数据集准备首先，我们需要准备具有不同车牌种类和样式的数据集作为实验数据。

根据实际应用场景，可以从公开数据集、网络爬取和现场采集等渠道获取。

2. 车牌定位车牌定位是车牌识别的第一步，它的目的是在整个车辆图像中提取出车牌区域。

常用的车牌定位方法包括边缘检测、颜色识别和特征匹配等。

3. 字符分割字符分割是车牌识别的第二步，它的目的是将车牌区域中的字符分割开来，以便后续识别。

常用的字符分割方法包括基于间隔的分割方法和基于统计特征的分割方法。

4. 字符识别字符识别是车牌识别的最关键步骤，它的目的是将分割开的字符识别出来。

常用的字符识别方法包括基于模板匹配的方法和基于机器学习的方法。

5. 实验验证通过将实现的车牌识别系统应用于真实场景的车辆图像，对识别结果进行准确率和稳定性的测试和评估。

可以使用准确率和召回率等指标来评估识别效果。

实验结果经过以上实验步骤，我们成功搭建了一个车牌识别系统，并进行了实验验证。

在实验过程中，我们从数据集中随机选择了100张车辆图像进行识别测试。

实验结果显示，车牌识别系统在准确率和稳定性方面表现出色，准确率达到95%，并能在不同光照和角度下稳定识别。

实验总结通过本次实验，我们深入了解了车牌识别技术的原理和实现方法。

我们学习了车牌定位、字符分割和字符识别等关键步骤，并成功搭建了一个车牌识别系统。

实验结果表明，该系统具有较高的准确率和稳定性，在实际应用中具有很大的潜力。

车牌识别算法的研究与实现随着智能交通系统的不断推广和应用，车牌识别技术也越来越受到人们的关注和重视。

车牌识别技术是智能交通系统中的一个重要组成部分，主要是通过计算机视觉技术实现对车辆的自动识别和追踪。

本文将详细探讨车牌识别算法的研究与实现。

一、车牌识别技术的发展概述车牌识别技术源于计算机视觉技术的发展，起初，车牌识别技术采用的是传统的模板匹配方法，但其效果受到环境光线、车牌形状变形、噪声等因素的影响较大，难以实现高精度的识别。

后来，随着计算机视觉技术的不断进步和智能交通系统的快速发展，新的车牌识别算法也随之涌现。

目前，车牌识别技术主要基于深度学习算法和图像处理技术，通过多种算法的组合来实现车牌的高精度识别。

二、车牌识别算法的基本原理和分类车牌识别算法主要采用图像处理技术和深度学习算法，通过识别和分割车牌区域，提取车牌特征信息，以达到高精度识别车牌的目的。

根据车牌识别算法的特征和原理，车牌识别算法可以分为以下几类：1、传统算法传统算法主要采用模板匹配、边缘检测、形态学运算等基础图像处理技术来进行车牌识别。

其主要优点是运算速度快，但可靠性和准确度比较低，随着科技的不断发展已经逐渐被淘汰。

2、基于特征识别的算法基于特征识别的算法通过提取车牌特征信息来进行车牌识别。

这类算法的关键是确定适当的特征区域和特征评价函数。

常见的特征区域包括车牌字符区域、车牌颜色区域，特征评价函数主要包括神经网络、支持向量机、k近邻等。

这种方法需要对车牌的颜色、形状、字体、拼音字母进行识别和分析，模式识别与图像处理技术相结合，提高了识别的准确度。

3、基于深度学习的算法基于深度学习的算法通过卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型来实现车牌识别。

深度学习算法通过多层次的处理和特征提取来减少噪声干扰，提高结果的准确率。

三、车牌识别算法的实现车牌识别算法的实现可分为以下几个步骤：1、图像采集采用计算机视觉技术的前提是收集到车牌区域的图像信息。

车牌识别技术研究开题报告摘要：车牌识别技术是一种基于计算机视觉和图像处理技术的应用，可以自动识别并提取车辆上的车牌信息。

随着交通管理的日益重要和车辆数量的不断增加，车牌识别技术应运而生。

本文将对车牌识别技术的研究进行探讨，包括其发展历程、相关技术原理、应用场景以及存在的问题和挑战。

通过对车牌识别技术的研究，我们可以为相关领域的研究和应用提供理论和技术支持。

一、引言车牌识别技术是近年来计算机视觉领域的研究热点之一，它与交通管理、车辆安全和智能交通系统等相关。

传统的车牌识别方法通常基于模板匹配、特征提取和机器学习等技术，但在复杂的实际应用场景中仍然存在一些问题。

近年来，随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络的车牌识别方法取得了令人瞩目的成果。

在本文中，我们将对车牌识别技术的研究进行探讨，旨在提供理论和技术支持。

二、车牌识别技术的发展历程车牌识别技术的起源可以追溯到20世纪80年代，当时主要依靠传统的图像处理和模式识别技术。

随着计算机视觉和机器学习的发展，车牌识别技术在90年代取得了重要突破，尤其是在泛化能力和抗干扰能力方面。

进入21世纪，随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络的车牌识别方法取得了巨大的进步和发展。

三、车牌识别技术的原理车牌识别技术的基本原理包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。

首先，对输入的图像进行预处理，包括灰度化、滤波和增强等操作，以提高后续处理的效果。

然后，通过车牌定位算法，确定图像中的车牌位置。

接下来，使用字符分割算法将车牌中的字符单独分割出来。

最后，利用字符识别算法对分割后的字符进行识别，提取并输出车牌上的字符信息。

四、车牌识别技术的应用场景车牌识别技术广泛应用于交通管理、治安监控和智能交通系统等领域。

在交通管理中，车牌识别技术可以用于违章抓拍和车辆管理；在治安监控中，车牌识别技术可以用于车辆实时监控和犯罪侦测；在智能交通系统中，车牌识别技术可以用于车辆通行记录和收费系统。

基于多模板匹配的车牌字符识别算法块差别很大，则停止匹配。

多模板匹配传统模板匹配算法抗干扰能力差，只是选用了一些标准的字符作板，然后选取平均值，这样很难适用于实际环境中的字符识别。

车牌照识别，字符分割时常会出现分割不准确，或者定位的时候牌字符的左右边界定位不准造成字符左右笔画缺失等，如图1，2 图3 多模板库的构建(其中a为标准模板，b为左偏，c为右偏) ，碰到这些情况传统的模板匹配算法就很难分辨。

我们针对此提出了一种改进的模板匹配算法:多模板匹配算法。

多模板库的构建是为了尽可能的保证原有字符的特征，而又造具有差异性的模板库。

图4是多模板库图片示例:图1 定位不准导致的笔画缺失(a)数字“2”的多模板库2.2基于分块的多模板匹配由于多模板匹配在算法执行上存在多次匹配，所以其识别时间和效率不是很高，尽管现在对硬件设备处理速度的要求已经变得越来越宽松了，然而为了进一步提高系统的实时性与识别效率，本文提出一种基于分块匹配的思想来加速匹配。

其原理是:以待识别字符的几何中心为原点，以过原点的水平4个象限。

从第一象限开始进行模板匹配，然线、垂直线将字符分成后依次对二三四象限进行匹配。

如果第一象限匹配后与模板差别较大，则停止匹配。

基本算法如下:设待处理字符的二值化图像为:{F(i, j), i=1, 2, 图7 多模板匹配进行车牌字符识别, n, j=1, 2, , n, , m}，模板的二值化图像为{T(i, j), i=1, 2, 从图6 中可以看出，运用传统的模板匹配算法，其车牌汉字 j=1, 2, 取值为有图像的点取“1”，没有 , m}，且各F(i, j)，T(i, j) “闽”被错误识别成了“晋”字，尽管其他字符笔画完整的能被正确图像的点取“0”。

匹配系数为: 识别，但是仍然影响系统的最终识别率。

运用本文的多模板匹配算法，其结果示例如图7所示: 从图中可以看出，运用多模板匹配算法，能有效的去除字符笔画左右缺失带来的干扰，能有效的识别出正确的字符，而且其时间开销 (2.1) 58ms相对于传统模板匹配的59ms还少。

基于统计学能量模板法的车牌识别随着人工智能研究的不断深入，车牌识别技术在交通管理、安防监控等领域得到了广泛应用。

其中，基于统计学能量模板法的车牌识别技术是一种比较经典的方法。

下面将对其原理和应用进行详细介绍。

一、统计学能量模板法原理1、车牌识别流程车牌识别过程一般可以分为图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四个步骤。

其中，图像预处理包括降噪、灰度转换、二值化等操作；车牌定位是指在图像中找到车牌所在的位置；字符分割则是将车牌中的各个字符分隔开来；字符识别则是对各个字符进行识别，从而得到车牌号码。

统计学能量模板法是一种经典的车牌定位方法。

其基本思想是，在车牌区域周围构建一个模板，然后将模板和图像进行匹配，以找到车牌的位置。

具体流程如下：（1）构建模板根据车牌的特征，可以构建一个大小合适的模板。

一般来说，车牌上的字符都是等宽的，所以模板的宽度可以设置为一个固定值。

而车牌的高度则可以根据实际情况来设定。

（2）计算统计学能量将车牌区域的像素点与模板进行逐一比较，计算出它们之间的相似程度，得到一个统计学能量分布图。

其中，能量值越高，表示该区域与模板的匹配度越高，也就越可能是车牌位置。

（3）寻找能量最高的位置在统计学能量分布图中，寻找能量值最高的位置，即为车牌的位置。

这一过程可以通过查找能量分布图中最大值的位置来实现。

1、优点统计学能量模板法具有以下优点：（1）简单易懂。

该方法的原理和实现过程都比较直观简单，容易理解。

（2）鲁棒性强。

该方法对光照、噪声等因素变化的适应能力比较强，能够在复杂的环境中识别出车牌号码。

（3）计算量较小。

该方法的计算量比较小，能够快速完成车牌识别的任务。

2、缺点（1）对车牌的位置和大小比较敏感。

由于该方法是通过模板匹配来进行车牌定位的，因此对车牌的位置和大小要求比较高。

（2）容易受到遮挡和干扰。

当车牌被遮挡或有干扰时，模板匹配的准确性会大大降低，识别效果会变差。

（3）难以处理不同车牌号码形式。

基于模板匹配的车牌字符识别算法研究
李兴阳;王文青
【期刊名称】《陕西师范大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2008(0)S1
【摘要】针对车牌识别中的字符识别问题,提出了一种改进的模板匹配方法,首先把字符模板根据某种特征进行粗分类,特征类似的分到同一组,识别时首先提取字符的这种特征,根据特征提取相应分组的模板进行匹配,最后给出识别结果。

【总页数】3页(P176-178)
【关键词】模板匹配;字符识别;车牌识别
【作者】李兴阳;王文青
【作者单位】西北大学信息科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于多模板匹配的车牌字符识别算法 [J], 陈鑫;闻会明;
2.一种基于改进模板匹配方法的车牌字符识别研究 [J], 李鹏举;于瑞华;王九洁
3.基于模板匹配的车牌字符识别算法实现 [J], 刘静; 周静华; 苏俊连; 付佳
4.基于模板匹配和SVM的车牌字符识别研究 [J], 姜改新
5.基于改进模板匹配的车牌字符识别算法实现 [J], 邹明明;卢迪
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