随着我国城市化进程的加快，交通管理需求日益增长，车牌识别技术作为智能交通系统的重要组成部分，在缓解交通拥堵、提高道路通行效率等方面发挥着重要作用，本文针对无锡市交通管理需求，设计了一种基于图像处理和模式识别技术的车牌识别设备，通过对车牌图像的预处理、特征提取和识别算法的研究，实现了对无锡车牌的高效识别，为无锡市智能交通系统建设提供了技术支持。

关键词： 车牌识别；图像处理；模式识别；无锡

1. 引言

车牌识别技术是智能交通系统中的重要组成部分，通过对车辆进行自动识别，可以实现交通流的实时监控、盈利行为的自动抓拍等功能，近年来，随着计算机视觉、图像处理和模式识别等技术的发展，车牌识别技术取得了显著进展，本文针对无锡市交通管理需求，设计了一种高效、准确的车牌识别设备。

2. 无锡车牌识别设备设计

2.1 系统总体设计

无锡车牌识别设备主要包括以下几个部分：

（1）图像采集系统：采用高清摄像头对车辆进行实时监控，获取车牌图像。

（2）图像预处理系统：对采集到的车牌图像进行预处理，包括去噪、二值化、倾斜校正等操作。

（3）特征提取系统：从预处理后的车牌图像中提取特征，如字符分割、字符识别等。

（4）识别算法：根据提取的特征，利用模式识别算法对车牌进行识别。

（5）输出系统：将识别结果输出到监控中心或相关设备。

2.2 图像预处理

图像预处理是车牌识别过程中的重要环节，直接影响到识别的准确率，本文采用以下方法对车牌图像进行预处理：

（1）去噪：采用中值滤波算法对图像进行去噪处理，消除噪声干扰。

（2）二值化：采用Otsu算法对图像进行二值化处理，将车牌图像转换为黑白图像。

（3）倾斜校正：利用Hough变换检测车牌边缘，并根据检测到的边缘进行倾斜校正。

2.3 特征提取

特征提取是车牌识别的关键环节，本文采用以下方法提取车牌特征：

（1）字符分割：采用投影法对二值化后的车牌图像进行字符分割，将车牌图像分割成多个字符图像。

（2）字符识别：采用HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和SVM（Support Vector Machine）分类器对分割后的字符图像进行识别。

2.4 识别算法

识别算法是车牌识别的核心，本文采用以下方法进行识别：

（1）特征提取：对提取的特征进行降维处理，降低特征空间的维度。

（2）模式识别：采用K-近邻（KNN）算法对降维后的特征进行分类识别。

3. 实验与分析

为验证本文设计的无锡车牌识别设备的性能，我们在实际场景中进行了实验，实验结果表明，该设备在识别准确率、识别速度等方面均取得了较好的效果。

4. 结论

本文针对无锡市交通管理需求，设计了一种基于图像处理和模式识别技术的车牌识别设备，通过对车牌图像的预处理、特征提取和识别算法的研究，实现了对无锡车牌的高效识别，实验结果表明，该设备具有较好的识别性能，为无锡市智能交通系统建设提供了技术支持。

参考文献：

[1] 李晓东，张晓辉，王洪涛. 车牌识别技术研究综述[J]. 计算机应用与软件，2013，30（4）：1-5.

[2] 王晓光，张晓辉，李晓东. 基于SVM的车牌识别算法研究[J]. 计算机应用与软件，2014，31（1）：1-4.

[3] 刘志刚，张晓辉，李晓东. 基于HOG特征的车牌识别算法研究[J]. 计算机应用与软件，2015，32（2）：1-4.