基于遺傳算法的車牌定位技術(shù)研究論文
摘 要：隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，我國機動車輛數(shù)量大大增加，給交通管制帶來了一定壓力。車牌是管理交通車輛的唯一標識，為了對車牌進行準確的定位，根據(jù)車牌的特征，本文提出一種自適應(yīng)的遺傳算法。通過實驗，該方法能有效地對車牌進行精確的定位，達到了較好的實驗效果。
關(guān)鍵詞：
關(guān)鍵詞：遺傳算法 車牌定位 圖像處理
車牌牌照的提取是一個尋找最符合牌照特征的區(qū)域的過程，從本質(zhì)上講，就是一個在參量空間里尋找最優(yōu)定位參量的問題。由于車牌定位中最優(yōu)定位參量的尋找不僅涉及牌照區(qū)域的特征，還有一些有關(guān)先驗知識，就構(gòu)成了一個復雜的組合優(yōu)化問題，這個優(yōu)化問題用常規(guī)方法來解決不僅容易出錯，而且效率不高。本文采用自適應(yīng)的遺傳算法準確的定位車牌圖像。
由于遺傳算法的車牌定位方法利用遺傳算法對圖像進行優(yōu)化搜索，結(jié)合區(qū)域特征矢量構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)，最終尋找車牌區(qū)域的最佳定位參量。車牌定位是尋找一個符合“車牌區(qū)域特征”最佳區(qū)域的過程，本質(zhì)上就是從參量空間尋找最優(yōu)定位參量的問題，但是在實時系統(tǒng)中，車牌定位速度受遺傳算法中迭代次數(shù)的影響很大。
1 遺傳算法
遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)是一種新發(fā)展起來的優(yōu)化算法。是一類借鑒生物界進化規(guī)律演化而來的隨機化搜索方法，它是計算機科學人工智能領(lǐng)域中用于解決最優(yōu)化的一種搜索啟發(fā)式算法，能在大量干擾的數(shù)據(jù)系統(tǒng)中動態(tài)尋優(yōu)，在給定的時間內(nèi)搜索問題的較好解。
1.1 遺傳算法的原理
對于一個求函數(shù)最大值的優(yōu)化問題(求函數(shù)最小值也類同)，一般可描述為下述數(shù)學規(guī)劃模型：
式中， 為決策變量， 為目標函數(shù)， 和 為約束條件， 是基本空間， 是 的一個子集。滿足約束條件的解 稱為可行解，集合 表示由所有滿足約束條件的解所組成的一個集合，叫做可行解集合。
1.2 遺傳算法的基本運算過程
遺傳算法中，將 維決策向量 用 個記號 所組成的符號串表示：
把每一個 看作一個遺傳基因，它的所有可能取值稱為等位基因，這樣 就可看作是由 個遺傳基因所組成的一個染色體。一般情況下染色體的長度 是固定的，但對一些問題 也可以是變化的。個體的適應(yīng)度與其對應(yīng)的個體表現(xiàn)型 的目標函數(shù)值相關(guān)聯(lián)， 越接近目標函數(shù)的最優(yōu)點，其適應(yīng)度越大，反之，其適應(yīng)度越小。遺傳操作包含三個基本遺傳操作算子(Genetic Operator)：選擇(Selection)、交叉(Crossover)、變異(Mutation)。
2 實驗結(jié)果
本實驗圖像庫中共有40幅圖(360個樣本)，其中25幅作為訓練集(220個樣本);15幅圖作為測試集(140個樣本)。
(a) (b) (c)
圖1原圖
(a) (b) (c)
圖2 實驗后車牌定位圖
圖1是采集到的原始三個圖像，圖2是經(jīng)過實驗后，定位的車牌效果圖。由圖1我們可以看出，圖(a)光線較好，角度適中，圖像就比較清晰，(b)圖是在較暗的光線下拍攝的，圖(c)是在拍攝角度和光線均不佳的.情況下拍攝的圖像。經(jīng)過實驗后，我們得到圖2車牌定位的三幅圖。由圖2(a)可以看出，在光線較好和拍攝角度比較正的情況下，我們實驗定位后的車牌效果十分清晰，而且位置也比較正。由(b)可以看出，因為受到光線較暗，定位后的圖像稍微有點模糊(和圖a比較)。由圖(c)我們可以看出，因為受到拍攝角度和拍攝光線的影響，定位后的車牌圖像不但模糊，而且定位的車牌位置不正，有點偏。
綜上所述，我們在獲取車牌原始圖像時，有時候因采集的光線、拍攝角度、周圍環(huán)境的影響，使得獲取的車牌圖像效果不佳，影響到后期車牌識別系統(tǒng)的研究。在車牌圖像定位過程中，算法存在某些局限性，如光照很強的部位受到影響(圖1(a)),車牌的釘子也在定位范圍內(nèi)(圖1(b))，基于這樣的情況，我們在以后的研究過程中，將進一步完善該算法，使其達到更好的定位效果。實驗結(jié)果是在windows XP/Matlab7.0.1環(huán)境下運行得到。
參考文獻：
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