1、几何偏转鲁棒的车牌定位方法研究,演讲：王晟,自动化学院电子科学与技术专业,2015年4月30日,任务进展,了解任务,12周,开题报告，学习软件,36周,713周,论证方法有效性，分析整理,设计验收,1416周,01 / 毕设任务,熟悉自然场景下图像中车牌定位的基本原理，掌握车牌定位的基本方法，并利用相关的方法实现不同偏转下的车牌定位，同时给出实现过程和实验结果，,02基本原理,车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置最佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车
2、辆并输出结果。 车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位，进一步减少非车牌区域的影响。,03提出问题,车牌上下边界一般定位比较准确，稍作修改一般无需大幅度调整。但是一旦发生车牌的倾斜，基本上难点是在左右边界的检测方面，所以需要花时间分析研究改动。,04定位方法,Hough变换法旋转投影法（radon变换法）主成分分析法(或图像矩法、KI展开式法)角点信息提取颜色定位边缘检测灰
3、度变化特征,hough变换法,Hough变换法通过Hough变换确定车牌边框倾斜角度，以此作为车牌倾斜角度；或者由Hough变换提取牌照边框参数后，再求解牌照区域4个顶点的坐标，从而粗定位。,hough算法,角点信息提取,通过提取字符的特征信息来进行车牌倾斜检测，这里通过提取字符的角点信息来实现。所谓角点就是二维图像中梯度幅度和梯度方向变化都很大的点，通常产生于两条或多条直线相交叉的区域,颜色定位,利用颜色信息对输入图像进行彩色粗分割，得到了颜色为车牌照的一些区域然后将分割结果中的伪目标区域( 即除了车牌照区域外的其他区域) 分为两类( 一类是与汽车牌照颜色相近的背景，一类是可能和牌照颜色相近
4、的汽车外壳) 分别进行处理，最终利用投影法得到准确的车牌位置。,边缘提取,边缘提取水平投影分析确定上下边界垂直投影务析确定左右边界对确定的候选区域进行判断,灰度变化,灰度变化的目的是使图像的对比度增强，便于后续的边缘检测。常用于灰度变化的方法有：直方图均衡化和亮度变化。,背景,车牌的定位过程中，去除了颜色信息，必须是基于灰度图的。第二类则充分利用的车牌图像的颜色信息，已经不少学者进行了彩色定位方法的研究，并且已经验证了比较高的应用的价值,方法选择,输入彩色图片,水平投影分析确定上下边界,垂直投影分析确定左右边界,图像灰度化，归一为统一大小图,边缘提取,对候选区域进行判断,基于hough算法边缘检测+角点检测,提高倾斜车牌检测定位的鲁棒性,进程线,文献阅读文献，了解定位思路,3.2-3.16,各种方法的学习研究，以及算法的实验论证，寻求合理有效的算法,4.2-目前,毕业,学习MATLAB软件工具，撰写修改开题报告,3.17-4.1,在MATLAB上运行出可靠的算法1，通过拍摄50张不同角度的图片在不同的算法上实现（20天）2.实验数据整理分析（10天）3思考两种方法结合的高效性（一周）,后期工作,谢谢聆听,
