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    摘要随着智能交通系统的发展，车牌识别技术成为现代交通领域研究的热点问题之一。本文主要以VS2012为开发平台，结合MFC和OpenCV完成了车牌识别系统的软件设计。
        在图像预处理技术的基础上，依靠轮廓检测和求取外接矩形实现了车牌粗定位，然后根据宽高比、角度进行初步筛选，针对筛选不完全的情况使用SVM模型做进一步的定位；字符分割采用了基于连通域的方法，针对部分汉字不完全连通的情况，使用逆推法实现对汉字的分割；字符识别部分，则选取了字符的水平和垂直累计直方图作为特征，并将提取出来的特征向量输入到BP神经网络模型进行字符识别。26452
        通过对1000张图片的测试，结果表明系统的整体识别率达到了90%以上。
    关键词  OpenCV  车牌定位  字符分割  字符识别  
    毕业论文设计说明书外文摘要
    Title   Software Design of Intelligent License Plate Recognition          
    Abstract
    With the development of the Intelligent Transportation System, the License Plate
    Recognition (LPR) technology has become one of the hottest issues in the modern
    transportation domain. This paper aims to design the software of LPR system that bases on VS2012 combining with OpenCV and MFC.
    On the base of the image preprocessing technology，contour detection and bounding rectangle is employed to realize the rough location.Then,according to the ratio of width to height and the angle of license plate,preliminary screening can be conducted.For the screening completeness,SVM model can be used to conduct further judgments.In the segmentation of characters,the method based on connected domain is adopted. The segmentation of Chinese characters is realized by using inverse push method because of Chinese characters’ incomplete connected situation.In the part of character recognition, I select the character of the horizontal and vertical cumulative histogram as a feature.Then the Extracted feature’s vector is put into the BP neural network model to conduct character recognition.
    Through the test of 1000 pictures,it shows that the overall recognition rate can reach more than 90%.
    Keywords  OpenCV  License Plate Recognition  Character Segmentation  Character Recognition 
    目   次
    1  绪论 1
    1.1  车牌识别技术的应用背景及发展前景  1
    1.2  OpenCV开源机器视觉库  1
    1.3  本文的主要工作  2
    2  系统总体结构设计  3
    2.1  车牌识别系统的组成  3
    2.2  车牌识别系统的实现步骤  3
    3  车牌定位 5
    3.1  车牌粗定位的总体流程  5
    3.2  车牌粗定位  5
    3.3  机器学习  22
    3.3  本章小结  28
    4  字符分割和字符识别  30
    4.1  字符分割  30
    4.2  字符识别  34
    4.3  本章小结  39
    5  车牌识别系统的用户界面设计  39
    5.1  在MFC中使用OpenCV实现界面设计  40
    5.2  本章小结 42
    结论  43
    致谢  45
    参考文献  46
    1  绪论
    1.1  车牌识别技术的应用背景及前景
    车牌就像车辆的身份证号码，在智能交通中发挥着重要的作用。通过车辆牌照可以检索出车辆的许多信息, 从而实行违章处罚、流量管理、收费站收费等工作。先进的数字图像处理技术，不仅可以将人力从人工观察记录中解放出来，而且可以大大提高精确度，车牌识别系统就是在此背景和目的下产生的。车牌识别是集计算机视觉、数字图像处理以及模式识别等为一体的技术，对获取的车牌图像进行分析和处理，从而得到车牌并且完成识别过程。车牌识别技术在公共安全管理、智能交通系统、及军事部门都有重要的实用价值。因此，对车牌识别技术的研究有着巨大的经济价值和现实意义。然而，国内车牌识别系统的技术还没有完全成熟，一些高识别率的车牌识别系统都是集成了高清摄像机，如果分辨率下降，那么识别率就会差强人意了。当车牌识别系统的识别率能够达到人的肉眼的精度时，车牌识别技术才能算真正成熟，所以车牌识别技术的研究和发展还存在着巨大的潜力[1]。
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