復雜環境下的車牌識別

莫少雄，趙 波

(上海工程技術大學 機械與汽車工程學院，上海201620)

0 引 言

車牌檢測與識別是智能交通系統的重要組成部分，具有從安全到交通控制等多重應用，近年來受到了人們的廣泛關注。然而，現有的算法大多只能在特定的條件下才能很好地工作，在復雜環境下準確讀取車牌仍然是一項具有挑戰性的任務［1］。復雜的背景，車牌存在很大以及隨機的拍攝條件（如光照、失真、遮擋或模糊），都會加大檢測難度。因此如何在復雜環境下提高車牌檢測精度和識別率具有重要的研究意義［2］；復雜的環境因素，在很大程度上制約了車牌檢測與識別的準確性和可靠性。為了提高復雜環境下車牌圖像檢測與識別的速度和精度，需要針對一個或多個因素對相關算法進行研究和改進，對車牌檢測與識別技術的改進和優化具有重要意義［3］。

1 車牌檢測與矯正

車牌檢測是定位車牌位置，獲得車牌四角的坐標，是車牌識別過程中的一個重要步驟，定位不成功或不完整將直接導致最終識別失敗［4］。本文是先通過對車輛進行檢測，縮小車牌搜索的范圍，降低計算成本，同時提高了車牌識別的準確率，然后在檢測出的車輛圖像中對車牌進行定位。

汽車在許多經典目標檢測算法中都是數據集底層的對象之一，在選擇目標檢測算法時，考慮了以下幾個問題:首先，車輛檢測算法要求較高的準確率。因為任何漏檢車輛都會直接導致車牌漏檢；其次，算法要求計算速率快。……