目前各国高速公路收费方式很多,人工收费、计算机管理通行卷、磁卡收费、红外收费等。这些方式都有其缺点,例如容易发生费用流失、车辆堵塞,而且收费车道数量较多、收费广场占地面积大、成本较高。高速公路若采用自动收费系统,可以使人工车道收费过程完全自动化,并大大提高公路的通行能力和服务水平,有效地减轻收费站上工作人员的劳动强度和改善工作环境。 本论文设计了一种基于牌照识别的高速公路自动收费系统。它是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统,该系统运用计算机视觉、图像处理技术、模式识别、人工智能技术,对摄像机等设备所捕获的特定车辆图像进行处理,能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符,并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果,使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。 为了实现车辆牌照的字符分割,先去除边框和铆钉,然后根据提取出的车牌图像和车牌字符大小的先验知识,提出了利用投影法粗分割字符。然后,用基于轮廓投影的分裂算法对粘连字符进行细分割,获得了较好的实验效果。 为了实现车辆牌照的字符识别,根据车牌字符的分布情况,同时为了提高识别速度,采用了基于细化图像的改进Hausdorff距离的模板匹配。先对字符图像进行细化处理,消除由于笔划粗细不一对字符匹配造成的影响。然后把待识别图像和存放在数据库里的模板逐个计算Hausdorff距离,当距离最小时,对应的模板字符就是识别的结果。最后还要针对其识别结果做出进一步分析,从而保证得到较高的识别率。