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背景技術：
在現代社會發展日新月異的今天，交通事業作為關系人們日常生活的重要領域，雖然取得了長足的進步，但仍不能完全滿足人們生活運輸的需要，不斷凸顯的交通問題己成為一個全球牲的棘手問題，交通擁擠、堵塞日益嚴重，交通事故和環境污染也越來越。引起社會的重視和關注。早期世界各國解決車路矛盾的傳統方法足是大規模修建和擴建各種等級公路，然而有限的土地資源、能源和經濟條件的制約以及環境的壓力，使得人們不得不另尋它途。20世紀80年代以來，隨著信息電腦等高新科技的迅速發展，口本、美國和西歐等發達國家在解決共同面臨的交通問題時，將先進的人工智能技術、自動控制技術、信息通信技術、電子傳感技術和系統工程技術有效地集成起來，應用于地面交通管理，從而建立了一種大范圍、全方位發揮作用的實時、準確、高效的綜合交通運輸管理系統，從1994年起，被稱為智能交通系統(Intelligent Transportation System，簡稱ITS)的這一術語得到了全世界的廣泛承認。它發揮了現有交通基礎設施的潛力，改善了車、路、人等交通運輸子系統之間的相互作用，從而提高了運輸效率、緩解了交逝擁擠、保障了交通安全、降低了能源消耗和環境污染，從整體上提高了社會經濟效益，為解決交通問題開辟了一條光明的道路。
我國是一個交通大國，鐵路、公路分布越來越廣，車輛的數量及其種類也越來越多，實現道路樞紐的動化管理迫在眉睫。我國也是一個人口大國，人均資源位于世界平均水平以下，因此實現資源有效管理和減少資源浪費對實現國家的可持續發展具有跨世紀的戰略意義。要解決這樣的大問題，需要智能交通系統的調節。
在智能交通系統中，車輛信息的計算和獲取對車輛自動監控和全自動收費系統的建立起著關鍵的指導作用，而車輛識別技術是實現公路交通自動化的前提和條件，因此，車輛識別技術對提高公路交通的自動化程度，促進智能交通系統的發展具有重大的實際怠義。
智能交通在我國起步比較晚，由于受環境條件的限制，研究基礎比較薄弱，車輛識別技術滯后于國外，改革開放以來隨著國家經濟的騰飛，國家經濟實力不斷增強，車輛識別技術的研究有了較好的環境。由于國外的交通監測設備價格昂貴，有些設備的功能并不適應國內的交通國情，所以國內車輛識別等關鍵技術的研宄和應用正在逐漸興起。
技術實現要素：
本發明的目的在于提供一種基于智能交通系統中車輛識別方法，通過對車輛圖像進行了灰度化處理，車牌定位、車牌字符分割和識別，除去車牌的顏色特征，提高了針對字符的識別精度，更有效的實現車牌定位、車牌字符分割和識別。
本發明是通過以下技術方案實現的：
本發明為一種基于智能交通系統中車輛識別方法，包括如下步驟：
步驟一，圖像預處理：車輛圖像的采集通過攝像機拍攝車牌圖像；圖像處理方法包括正交變換和圖像濾波，或直接在空間域中處理圖像，或數學形態學運算。
步驟二，車牌定位：包括車牌的粗定位和精確定位，以及從車輛圖像中提取出車牌圖像；
步驟三，車牌字符分割：將車牌中的字符正確的分割成單個字符，將代表車牌特征的數字和/或字母提取出來；
步驟四，車牌字符識別：對分割出的字符進行歸一化處理，識別字符并顯示車牌號碼；通過編寫算法程序實現圖像預處理、車牌定位、字符分割及字符識別。
優選地，所述圖像預處理通過計算機將拍攝車牌圖像數據轉換成數字信號；通過圖像變換、圖像增強和復原和圖像壓縮編碼過程進行處理；所述圖像預處理包括對圖像的灰度化、平滑濾波和灰度拉伸處理。
優選地，所述車牌定位包括粗定位和精確定位。
優選地，所述車牌字符分割包括對字符的二值化、幾何校正、去邊框和字符切分。
優選地，所述車牌字符識別包括歸一化和目標識別。
原理是：通過圖像預處理、車牌定位、字符分割和字符識別進行對圖像的特征獲取。圖像預處理如灰度化、平滑濾波等采用了標準化算法。車牌定位方面，基于邊緣檢測和灰度跳變頻率的粗定位算法，找到各個可能的車牌候選區域，然后釆用二值差分運算并輔以投影法的方式對這些車牌候選區域的車牌判別真偽，從而獲得唯一的車牌區域。在字符分割方面，分為二值化、傾斜校正、邊界確定、字符切分叫個步驟，采用二值圖像垂直投影法與車牌先驗知識相結合的方式分割宇符。字符識別算法則結合字符特征，利用模板匹配完成。
本發明具有以下有益效果：
本發明通過對車輛圖像進行了灰度化處理，車牌定位、車牌字符分割和識別，除去車牌的顏色特征，提高了針對字符的識別精度，更有效的實現車牌定位、車牌字符分割和識別，降低了系統成本，提高工作效率。
當然，實施本發明的任一產品并不一定需要同時達到以上所述的所有優點。
為了更清楚地說明本發明實施例的技術方案，下面將對實施例描述所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
具體實施方式
下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本發明保護的范圍。
請參閱圖1所示，本發明為一種基于智能交通系統中車輛識別方法，包括如下步驟：
步驟一，圖像預處理：車輛圖像的采集通過攝像機拍攝車牌圖像；圖像處理方法包括正交變換和圖像濾波，或直接在空間域中處理圖像，或數學形態學運算。
步驟二，車牌定位：包括車牌的粗定位和精確定位，以及從車輛圖像中提取出車牌圖像；
步驟三，車牌字符分割：將車牌中的字符正確的分割成單個字符，將代表車牌特征的數字和/或字母提取出來；
步驟四，車牌字符識別：對分割出的字符進行歸一化處理，識別字符并顯示車牌號碼；通過編寫算法程序實現圖像預處理、車牌定位、字符分割及字符識別。
其中，圖像預處理通過計算機將拍攝車牌圖像數據轉換成數字信號；通過圖像變換、圖像增強和復原和圖像壓縮編碼過程進行處理；所述圖像預處理包括對圖像的灰度化、平滑濾波和灰度拉伸處理。灰度化是只包含亮度信息、不包含色彩信息的圖像，就是將一幅彩色圖像轉化成灰度圖像的過程。平滑濾波是針對在獲取的圖像中含有噪聲，由于圖像中噪聲和信號往往交織在一起，如果平滑不恰當會使圖像本身的細節如邊界輪廓、線條等變得模糊，從而使圖像降幀，通過平滑濾波提高該圖像的品質。
其中，車牌定位包括粗定位和精確定位。
其中，車牌字符分割包括對字符的二值化、幾何校正、去邊框和字符切分。
其中，車牌字符識別包括歸一化和目標識別。
值得注意的是，上述系統實施例中，所包括的各個單元只是按照功能邏輯進行劃分的，但并不局限于上述的劃分，只要能夠實現相應的功能即可；另外，各功能單元的具體名稱也只是為了便于相互區分，并不用于限制本發明的保護范圍。
另外，本領域普通技術人員可以理解實現上述各實施例方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關的硬件來完成，相應的程序可以存儲于一計算機可讀取存儲介質中，所述的存儲介質，如ROM/RAM、磁盤或光盤等。
以上公開的本發明優選實施例只是用于幫助闡述本發明。優選實施例并沒有詳盡敘述所有的細節，也不限制該發明僅為所述的具體實施方式。顯然，根據本說明書的內容，可作很多的修改和變化。本說明書選取并具體描述這些實施例，是為了更好地解釋本發明的原理和實際應用，從而使所屬技術領域技術人員能很好地理解和利用本發明。本發明僅受權利要求書及其全部范圍和等效物的限制。