车牌照识别(简称LPR)系统,作为智能交通系统的重要组成部分,在交通管理自动化、智能化中占据重要地位,可广泛应用于收费管理、城市交通的车辆管理、车流量统计、电子警察等。因此,对车牌照识别系统的研究具有很高的应用价值。本文结合收费路口环境的特点,旨在将LPR技术应用于收费路口,兼顾识别系统的准确性与实时性,完成了应用于收费路口的车牌照识别系统的设计与实现。车牌照识别系统主要分为三大模块:车牌定位、字符分割和字符识别。在定位模块,结合车牌的边缘特征和纹理特征,在灰度图像的基础上,提出了基于数学形态学的车牌快速定位方法。该方法充分利用了图像采集现场(即收费路口)背景简单的特点,在边缘检测后利用投影法来缩小处理区域,定位较快,耗时100ms左右。在字符分割模块,结合字符的固有特征,采用投影法来实现。首先进行分割前的预处理,对车牌进行二值化、边框去除等。然后对每个字符采用最小外围矩形框来进行粗分割,再结合字符的平均宽度、高度和字符间距、字符位置的一致性,对字符进行细分割,并对字符的断裂和粘连进行处理。这种分割方法对只在水平方向倾斜的字符,即使不经过倾斜矫正,也能达到较好的字符分割效果。另外,在字符二值化时,结合全局阈值和局部阈值的优劣,对传统的Bernsen法进行改进,达到了较好的二值化效果。在字符识别模块,采用了基于支持向量机的字符识别方法。根据车牌中字符位置的不同,分别构建不同的分类器。在对字符进行归一化、特征提取后,利用SVM分类器进行了识别实验。从SVM的不同参数和不同的特征提取方法对识别结果的影响这两个方面对实验结果进行了分析。