技術(shù)特征：

1.一種基于汽車車牌識(shí)別的汽車定位系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：設(shè)置于各個(gè)道路旁的若干個(gè)圖像采集裝置；所述圖像采集裝置用于獲取經(jīng)過(guò)道路車輛的車牌原始圖像信息，通過(guò)有線/無(wú)線的方式分別信號(hào)連接于各個(gè)圖像識(shí)別裝置；所述圖像識(shí)別裝置用于將圖像采集裝置發(fā)送過(guò)來(lái)的圖像信息進(jìn)行識(shí)別，通過(guò)有線/無(wú)線的方式分別信號(hào)連接于中間數(shù)據(jù)庫(kù)；所述中間數(shù)據(jù)庫(kù)用于存儲(chǔ)圖像識(shí)別裝置的識(shí)別結(jié)果，通過(guò)有線/無(wú)線的方式信號(hào)連接于數(shù)據(jù)傳輸裝置；所述數(shù)據(jù)傳輸裝置通過(guò)有線/無(wú)線的方式分別信號(hào)連接于客戶端和用于對(duì)中間數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行匹配的匹配處理器。

2.如權(quán)利要求1所述的基于汽車車牌識(shí)別的汽車定位系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像采集裝置為攝像頭；它還包括一個(gè)數(shù)據(jù)傳輸裝置；所述數(shù)據(jù)傳輸裝置包括：能夠?qū)z像頭采集到的模擬圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像信號(hào)的模數(shù)裝換裝置，以及將轉(zhuǎn)換后的數(shù)字圖像信號(hào)通過(guò)有線/無(wú)線的方式發(fā)送給圖像識(shí)別裝置的數(shù)據(jù)發(fā)送裝置。

3.如權(quán)利要求1或2所述的基于汽車車牌識(shí)別的汽車定位系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像識(shí)別裝置為：圖像處理器；所述圖像處理器包括：用于對(duì)接收到的彩色圖像進(jìn)行去彩色化處理的圖像預(yù)處理模塊、用于對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行DCT變換的DCT變換模塊、用于對(duì)DCT變換后的圖像進(jìn)行分類處理的分類處理模塊，用于對(duì)分類處理后的圖像進(jìn)行平滑去噪的平滑去噪模塊，以及用于對(duì)平滑去噪處理后的圖像進(jìn)行投影分割的投影分割模塊。

4.如權(quán)利要求3所述的基于汽車車牌識(shí)別的汽車定位系統(tǒng)，其特征在于，所述中間數(shù)據(jù)庫(kù)包括：用于接收和發(fā)送來(lái)往于中間數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)字圖像信息的數(shù)據(jù)傳輸裝置、用于保存圖像識(shí)別裝置發(fā)送過(guò)來(lái)的數(shù)字圖像信息的數(shù)據(jù)庫(kù)；所述數(shù)據(jù)庫(kù)在接收數(shù)字圖像信息后在該數(shù)字圖像信息附加位置標(biāo)記和時(shí)間標(biāo)記。

5.如權(quán)利要求4所述的基于汽車車牌識(shí)別的汽車定位系統(tǒng)，其特征在于，所述匹配處理器用于對(duì)中間數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)字圖像信息進(jìn)行檢索和匹配，根據(jù)檢索匹配的結(jié)果以及檢索匹配結(jié)果的數(shù)據(jù)信息得出汽車的位置信息，將位置信息經(jīng)數(shù)據(jù)傳輸裝置發(fā)送給客戶端。

6.一種基于權(quán)利要求1至5之一所述的基于汽車車牌識(shí)別的汽車定位系統(tǒng)，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

步驟1：圖像采集裝置采集原始的汽車車牌圖像信息，將采集到的圖像信息進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換后發(fā)送給圖像識(shí)別裝置；

步驟2：圖像識(shí)別裝置對(duì)接收到的數(shù)字圖像信息依次進(jìn)行圖像預(yù)處理、DCT變換、分類處理、平滑去噪處理和投影分割處理；

步驟3：中間數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)圖像識(shí)別裝置處理后的數(shù)字圖像信息添加位置標(biāo)記和時(shí)間標(biāo)記；

步驟4：匹配處理器根據(jù)輸入的目標(biāo)車牌信息通過(guò)數(shù)據(jù)傳輸裝置在中間數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行匹配和檢索，根據(jù)匹配檢索的結(jié)果得出目標(biāo)車牌對(duì)應(yīng)的車輛位置信息；將車輛位置信息發(fā)送至客戶端。

7.如權(quán)利要求6所述的一種基于汽車車牌識(shí)別的汽車定位方法，其特征在于，所述圖像識(shí)別裝置進(jìn)行圖像識(shí)別的方法包括以下步驟：

步驟1：圖像識(shí)別裝置的圖像預(yù)處理模塊首先將輸入的圖像去掉彩色，進(jìn)行灰度化；利用RGB 空間到灰度的轉(zhuǎn)換公式得到車牌的灰度圖像；

步驟2：圖像識(shí)別裝置的DCT變換模塊對(duì)圖像預(yù)處理模塊處理后的圖像進(jìn)行DCT變換，將變換后的圖像發(fā)送給分類處理模塊；分類處理模塊對(duì)DCT變換后的圖像進(jìn)行分類處理；

步驟3：圖像識(shí)別裝置的平滑去噪模塊對(duì)分類處理后的圖像進(jìn)行平滑去噪，將平滑去噪后的圖像發(fā)送給投影分割模塊；

步驟4：投影分割模塊對(duì)平滑去噪模后的圖像進(jìn)行投影分割，得到處理后的最終圖像信息。

8.如權(quán)利要求7所述的基于汽車車牌識(shí)別的汽車定位方法，其特征在于，所述DCT變換模塊對(duì)圖像進(jìn)行DCT變換后，還會(huì)采用基于DCT子塊的加權(quán)頻率特征，通過(guò)對(duì)不同方向DCT分量進(jìn)行非線性加權(quán)增強(qiáng)，使得車牌字符特征更加明顯；所述加權(quán)頻率特征的計(jì)算方法為：；其中c( i， j)為圖像塊塊中第i行第j列的DCT系數(shù); i值的范圍1~8;j取1~8。

9.如權(quán)利要求8所述的基于汽車車牌識(shí)別的汽車定位方法，其特征在于，所述分類處理模塊對(duì)圖像進(jìn)行分類處理的方法為：設(shè)定一個(gè)自適應(yīng)閾值為：；其中aver為整幅圖像的平均WF值，max為整幅圖像的最大WF值，min為整幅圖像的最小WF值，k為經(jīng)驗(yàn)值。

10.如權(quán)利要求9所述的基于汽車車牌識(shí)別的汽車定位方法，其特征在于，所述投影分割模塊進(jìn)行投影分割的方法包括以下步驟：對(duì)于去噪后的圖像信息，首先對(duì)其進(jìn)行水平投影，然后對(duì)投影值進(jìn)行分析，確定出水平基線，再在水平基線之間進(jìn)行垂直投影，確定出垂直基線；這樣就可以初步定位出車牌區(qū)；基線的產(chǎn)生依據(jù)下面的規(guī)則：首先設(shè)定一個(gè)閾值T，將小于此閾值的投影值置0，大于此閾值的投影值置1，然后當(dāng)相鄰?fù)队爸狄粋€(gè)為0，另一個(gè)為1時(shí)，即認(rèn)為非零投影值處存在一條基線；因?yàn)檫M(jìn)行了兩次投影，即水平和垂直投影；確定出水平基線和垂直基線后即可在圖像中劃出矩形框，標(biāo)出車牌區(qū)域；另外，為使矩形框緊緊包圍車牌區(qū)域，在畫基線之前，首先判斷矩形框各基線上所有像素值之和是否為零，若為零，則將基線向靠近矩形中心的位置移動(dòng)直到各基線上所有像素值之和不為零為止。