車聯網中基于目標檢測的快速路車速檢測與車牌識別系統

張 宇 李林鑫 楊廣河 趙海濤

（南京郵電大學通達學院，江蘇 揚州 225127）

0 引言

智能交通系統（Intelligent Transportation System，ITS）是當前智能交通研究的主要方向之一。其中，特征匹配定位法是一種有效的車速檢測方法[1]，但是在實際應用過程中，可能會出現實時性和魯棒性不足的情況。為了提高系統的性能和效率，可以采取以下優化方案：1） 特征選擇優化。選擇與目標區分度較高的特征，避免特征冗余和噪聲對匹配效果造成影響。2） 匹配算法優化。采用快速匹配算法，例如FLANN 算法、K-D tree 算法等，加速匹配過程，縮短計算時間。3） 多目標檢測優化。采用多目標跟蹤算法，例如Kalman 濾波器，實現目標跟蹤和匹配過程。4） 硬件加速優化。采用GPU 并行計算、FPGA 硬件加速等技術提高系統的實時性和魯棒性。

因此，為了改進目標檢測，該文提出一種改進的Harris角點特征匹配運動目標測速方法。車牌識別的設計運用圖像處理技術，自動分割車牌字符并識別。

1 車牌識別原理

車牌識別的首要步驟是獲取圖像或視頻，可以通過攝像機或其他傳感器采集圖像或視頻。首先，在獲取圖像或視頻后需要進行圖像預處理，以提高車牌識別的準確性。預處理包括圖像灰度化、二值化、濾波和增強等步驟。在灰度化步驟中，圖像被轉換為黑白圖像，這有助于車牌的分割和字符識別。在二值化步驟中，圖像被轉換為二進制格式，增強了圖像的對比度和銳度。濾波和增強的目的是進行模糊、噪聲濾波和紅外增強等操作，使車牌更容易被分離、識別。……