Extraction and recognition of license plates of motorcycles and ...

### 车牌提取与识别系统：摩托车及高速公路车辆的应用 #### 摘要与介绍 本文介绍了一种车牌识别系统，该系统旨在提取并识别高速公路上摩托车和车辆的车牌信息。研究背景主要聚焦于智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）的发展需求上，这些系统利用电子、信息、通信以及网络技术来解决交通问题。文章提到的一个典型应用场景是通过数字图像处理技术来进行车牌识别，这对于提高交通安全和管理效率具有重要意义。 #### 关键技术与方法 ##### 块差分法检测移动物体 在识别过程中，首先采用块差分法来检测图像中的移动物体。具体而言，将图像划分为M×N大小的块，并根据这些块在两条对角线上的方差和相似性将其分类为三类：低对比度块、静态块和移动块。这种方法可以有效地从复杂背景中筛选出潜在的目标物体。 ##### 投影边缘幅度筛选法 在第二阶段，通过投影边缘幅度的筛选方法进一步精确定位车牌的位置。该方法通过计算边缘强度的投影直方图，并找出两个峰值以界定车牌区域。此外，还可以移除计数较低的扫描线，从而提高识别效率。 ##### 字符分割与识别 第三阶段涉及到字符的分割和识别。经过前两个步骤的预处理后，可以较为准确地分割出车牌上的字符图像，并对其进行识别。实验结果显示，在测试的180对图像中，块差分法的成功率为98%，平均可以去除图像中88%的像素；筛选方法的成功率为94.4%，而字符识别的精确率为95.7%。 #### 应用场景与挑战 实际应用中，智能交通系统面临的挑战之一是如何处理包含多个目标对象的图像，特别是在这些对象可能被其他物体遮挡的情况下。例如，图0展示了一个包含四个目标物体的情况。在这样的场景下，传统的车牌识别系统往往只能处理单一车辆的图像，因此难以应对更为复杂的多目标识别任务。 #### 结论与展望 该研究提出的系统能够有效识别高速公路上摩托车和车辆的车牌信息，对于智能交通系统的建设和完善具有重要的理论意义和实用价值。未来的研究方向可能会更加关注如何提高系统的鲁棒性和适应性，以应对更多复杂多变的交通环境和目标识别挑战。同时，随着人工智能技术和计算机视觉技术的不断发展，可以预见的是，车牌识别技术将会得到进一步的优化和完善，为交通安全管理和监控提供更加强大的技术支持。