./燕山大學正交試驗設計課程設計題目：正交試驗設計在牌照識別中的應用學院〔系：理學院年級專業：11經濟統計學號：5學生：呂凱旋指導教師：孟憲云教師職稱：教授完成時間：2014年11月4日燕山大學課程設計〔論文任務書院〔系：理學院基層教學單位：燕山大學學號5學生呂凱旋專業〔班級經濟統計設計題目正交試驗設計在牌照識別中的應用設計技術參數方差極差均值設計要求1.嚴格遵守學習紀律,不得遲到、早退和曠課;2.學習態度端正,勤于思考,注重理論聯系實踐;3.了解課程的基本理論和基本知識,概念清晰,主次分明;4．論文推導合理,條理清楚,層次分明,結論正確,撰寫規,圖表清晰工作量綜合運用所學知識解決實際問題,提高分析問題和解決問題的能力,體現壽險精算程理論的具體應用,撰寫一篇完整的論文.工作計劃1．確定課程設計容；第1天2．搜集、整理相關資料；第2天3．對問題進行建模；第3~4天4．結合理論、軟件進行模型求解；第5~6天5．對論文細節進行修改,提交課程設計論文第7天參考資料[1]杜建波,任洪娥．車牌自動識別技術探討[J]．信息技術,2005,29<5>：52—54．[2]孟國強．車輛牌照識別系統的原理及算法研究[D]．：大學汽車學院,2002．[3]耀躍,霍金龍．汽車牌照自動識別技術在高速公路收費中的應用[J]．交通科技,2004,<3>：54—57．指導教師簽字基層教學單位主任簽字說明：此表一式四份,學生、指導教師、基層教學單位、系部各一份。2014年11月1日燕山大學課程設計評審意見表指導教師評語：成績：指導教師：年月日.摘要摘要：車輛牌照識別技術是智能交通系統中采集交通數據的重要技術手段。本文將正交試驗設計方法應用于車輛牌照識別技術影響因素分析。在歸納了影響牌照識別準確度的主要因素的基礎上,以市虹橋路測試數據為實例,運用正交試驗設計方法進行分析,得出了光線為車輛牌照識別技術主要影響因素的結論,進而給出了提高車輛牌照識別正確度的建議。關鍵詞牌照識別；正交試驗設計；影響因素；智能交通系統AbstractAbstract：Thelicenseplaterecognition<LPR>isanimportanttechnologyoftrafficdatacollectingintelligenttrafficsystem．Thispaperpresentsorthogonalexperimentaldesign<OED>methodtotheanalysisoffactorsimpactingLPR．Then,mainfactors’influenceontheLPRaresorted．BasedontherealsampleofHongqiaoRoadinShanghai,theOEDmethodisfoundfeasible．Also,itconcludesthatlightisthekeyfactoraffectingLPR．AndcorrespondentconclusionandadvicesofLPRwereputforward．Keywordslicenseplaterecognition；orthogonalexperimentaldesign；influencingfactors；intelligenttrafficsystem目錄TOC\o"1-3"\h\u26943摘要 I2091Abstract II8405第一章緒論1186171.1課題背景 117618第二章預備知識 2227592.1牌照識別技術262642.1.1牌照識別技術原理 2265062.1.2牌照識別技術影響因素分析 434452.2正交試驗設計4279002.2.1正交試驗設計原理 4313622.2.2OED法的優點 4117292.2.3OED法的應用步驟 58112第三章試驗設計 521423.1基于正交試驗設計法的牌照識別影響因素分析 5118783.2試驗設計 628873.3試驗結果分析 731271第四章結論 91455參考文獻 10.第一章緒論1.1課題背景智能交通系統是21世紀世界道路交通的發展趨勢。交通信息采集系統是智能交通系統的基礎。在眾多的數據采集技術中,車輛牌照識別技術<LicensePlateRecognition,LPR>是一個非常重要的發展方向。該技術能對車輛牌照進行自動識別,從而實現對車輛的自動登記、驗證、監視、報警等功能,大大提高智能化管理水平,減少人力物力投入,降低勞動強度。其應用場合包括：高速公路收費管理系統；城市交通車輛管理、監控；電子警察系統；智能停車場、智能小區管理；車牌驗證；車流統計等。牌照識別技術存在的主要問題是它的準確度,它受到多種因素<如天氣、光線、車牌污損等>的綜合影響。到底哪些因素引起了識別錯誤的現象?其中哪些因素對LPR技術的準確度有顯著的貢獻?主要影響因素的識別可通過試驗驗證,但全樣本試驗工作量巨大,難以實現。正交試驗法<OrthogonalExperimentalDesign,OED>是解決這一問題的高效方法。使用OED方法,能夠大幅度減少試驗次數且不會降低試驗的可信度。第二章預備知識2.1牌照識別技術牌照識別技術原理汽車牌照識別技術<LPR>是一個以特定目標為對象的專用計算機視覺系統,能從一幅圖像中自動提取車牌圖像,自動分割字符,進而對字符進行識別。該技術對采集到的汽車圖像進行處理,能夠實時準確地自動識別出車牌的數字、字母及漢字字符,并以計算機可直接運行的數據形式給出識別結果[1]。LPR的基本工作流程為：<1>車輛檢測：當車輛到達車檢器時,車檢器向處理單元發出車輛到達信號<也可能沒有車檢器,僅采用視頻虛擬車檢器觸發>；<2>圖像抓拍：處理單元接收到到達信號后,啟動抓拍單元并發出輔助光,采集攝像頭送出的圖像信號；<3>牌照識別：將攝像頭拍攝到的包含車輛牌照的圖像通過視頻卡輸入計算機進行預處理,再由檢索模塊對牌照進行搜索、檢測、定位,并分割出包含牌照字符的矩形區域,然后對牌照字符進行二值化并將其分割為單個字符,規整后輸入字符識別子系統進行識別。其流程如圖1所示。圖像抓拍圖像采集車輛檢驗車輛定位拍照識別圖像預處理拍照定位車牌分割字符切分、識別數據庫圖1LPR工作流程圖牌照識別技術影響因素分析車輛牌照識別系統應具有很高的識別正確率,對環境光照條件、拍攝位置和車輛行駛速度等因素的影響應有較大的容閾,并且要滿足實時性要求[2]。從人類視覺基本原理分析,要想看清一幅圖像必須具備三個條件：圖像本身必須清晰、眼睛視力必須好、必須要有適當的光線。車輛牌照識別技術就是根據視覺的基本原理而確定的,是一個集成像、光源、識別三位一體的完整的過程[3]。其難點為：<1>算法<包括牌照區域定位、變形旋轉校對、污損修復、字符切分、識別>；<2>成像環節<包括環境光影響、車輛高速運動成像>。本文僅討論外界因素對車輛牌照識別技術的影響,不涉及技術本身。因此,在本試驗中,可將車輛牌照識別技術的主要影響因素歸結為交通流條件、光照條件與環境條件。根據實際情況,交通流條件考慮流量因素,如高峰時段、平峰時段；光照條件考慮光線明、暗；環境條件考慮天氣因素,如晴、雨。2.2正交試驗設計正交試驗設計原理正交試驗設計<0rthogonalExperimentalDesign>是一種解決多因素、多水平對比試驗的數學方法。它依據數學原理,根據正交性從大量的試驗因素中挑選具有正交性質的因素和水平指標,通過均衡搭配組合．使用那些具有代表性,典型性的組臺進行試驗。這些有代表性的點具備了"均勻分散、齊整可比"的特點,町雌涵蓋各個因素組合的情況,極減少了試驗的次數。用少而有代表性的試驗反映出全面情況,提高了工作效率。OED法的優點一般認為,正交試驗設計具有以下特點[4,5,6]。<1>考察因素及水半臺理、分梅均勻。<2>不需進行重復試驗,誤差便可估計出來．且計算精度高。<3>找出了最主要因素,便于進一步試驗。<4>因素越多、水平越多、因素之間交互作用越多,正交裹的作用越大。在分析車輛牌照識別影響因索的試驗中,可以利用正交試驗的優點<1、<3>和<4>柬大幅降低試驗的數量并保證試驗質量。OED法的應用步驟牌照識別技術準確率的影響因素十分復雜,是許多影響因素共同作用的結果。如前文所述,主要的影響因素可以歸納為交通流條件、光線條件和天氣條件。以牌照識別技術影響因素為分析對象,其應用步驟如下：<1>明確研究對象的目的,確定考核指標；<2>挑因素,選擇臺適的正交裘i選水平,制定因索水平表,確定試驗方案；<3>對試驗結果進行分析。第三章試驗設計3.1基于正交試驗設計法的牌照識別影響因素分析本文選擇虹橋路淮每路的測試路作為分析對象<見圖2>。設路段為四車道,機動車與非機動車之間為物理分隔。通過對2007年9月11日圖2虹橋路3.2試驗設計根據實際情況．交通流條件考慮流量因素,分為高峰時段和平峰時段兩個水平{光照條件分為明、暗兩個水平；環境條件考慮天氣因素．分為晴、雨兩個。困此,本次試驗中分析這3個因素對牌照識別準確率影響的顯著性。具體影響因素和水平指標設置如表1。表1影響因素和水平指標表影響因素流量光線天氣水平1高峰2平峰1明2暗1晴2雨由于影響因索是3個,每個因素的水平為2,所以選用正交表,將進行4次試驗<僅為全面試驗次數的50％>。試驗計劃見表2：表2基于方法的OED試驗計劃表編號影響因素流量光線天氣11高峰1明1晴21高峰2暗2雨32平峰1明2雨42平峰2暗1晴即方案組合為：①晴天早高峰<.8～9點>②雨滅晚高峰<07.9.18.18～19點③雨天白天平峰<.7～8點>④晴天夜晚平峰<07.9.12.18～19點從正交試驗設計后的方案綴合結果中看出：試驗條件均衡的分散在配合完全的水平組合中,因而代表性強．容易出現好條件,具有均衡分散性；對于每列因素,在各個水平的結果之和中,其他因素各個水平的出現次數都是相同的,這保證了在各個水平的效果中,最大限度地排除了其他因素的干擾,因而能最有效地進行比較。考核指標：捕獲率、識別正確率和總正確率。各指標的計算方法見公式<1>,式<2>、式<3>；捕獲事=捕獲數／實際流量<1>識別正確率=正確數／<捕獲數一重拍數><2>總正確率=捕獲率*識別正確率<3>3.3試驗結果分析分析結果見表。表3.1關于捕獲率指標的直觀分析表因素流量光線天氣實驗結果實驗11高峰1明1晴95.41實驗21高峰2暗2雨95.33實驗32平峰1明2晴97.43實驗42平峰2暗1雨93.92均值195.37096.42094.665均值295.67594.62596.380極差0.3051.7951.715表3.2關于識別正確率指標的直觀分析表因素流量光線天氣實驗結果實驗11高峰1明1晴95.46實驗21高峰2暗2雨85.26實驗32平峰1明2晴97.17實驗42平峰2暗1雨96.24均值190.36096.31595.850均值296.70590.75091.215極差6.3455.5654.635表3.3關于總正確率指標的直觀分析表因素流量光線天氣實驗結果實驗11高峰1明1晴91.2實驗21高峰2暗2雨81.38實驗32平峰1明2晴95.07實驗42平峰2暗1雨90.65均值186.29093.13590.925均值292.86086.01588.225極差6.5707.1202.700從表3.1,3.2,3.3分析,可以得到以下結論：<1>直接比較4個試驗的捕獲率、識別正確率、總正確率,都是3號試驗的指標值最高,即雨天、白天、平峰條件下可以獲得好的試驗結果。<2>比較各列均值1、2的大小,如果均值1比均值2大,則占有該列的因素的水平1,在該評價指標上通常比水平2好。對于識別正確率和總正確率,均為平峰時段比高峰好,光線明亮比黑暗好,晴天比雨天好；捕獲率變化不大,平峰時段比高峰好,光線明亮比黑暗好,但雨天比晴天要好。<3>級差的大小用來衡量試驗中相應因素作用的大小,級差大的因素,意味著它的兩個位級對于評價指標造成的差別比較大,通常是重要因素。根據以上結果,可將影響因素重要程度排序,分析如下：①捕獲率：光線>天氣>流量。但級差值均較小,即捕獲率隨天氣、光線和流量的變化不大。②識別率：流量>光線>天氣。級差值均較高且相差不大,即天氣、光線和流量都對識別率有較大的影響。③總正確率：光線>流量>天氣。該指標可作為總體評價參考,即光線是影響牌照識別主要影響因素。可以看出,目前的車輛牌照識別系統已經達到了一定的準確度,但是,在光線條件差的情況下或者流量大時,正確率、識別率會明顯降低。這是因為：<1>現場光線條件隨著晝夜更替、天氣變化而截然不同,道路兩邊樹影、建筑物陰影的移動使圖像受干擾嚴重；<2>當交通量很大時,車輛間距離較小,在圖像上往往反映為兩車相連,車輛牌照被遮擋,造成漏