杨先勇 ，王会岩 ，周晓莉 ，刘东基 ，宋盼盼

（1.重庆大学，重庆 400044；2.山东文登师范学校，山东 文登 264400；3.陕西渭河煤化工集团有限公司，陕西 渭南 714000）

高速公路上车辆踫撞是最常见的交通事故，因此，对前方道路上行驶的车辆进行定位与跟踪是智能辅助驾驶系统研究领域的重要内容。车辆定位与跟踪要求算法具有实时性、快速性和准确性等特点。视频图像包含了大量的图像信息，便于功能扩展，同时，视频设备安装调试简单、成本低廉且实用性强，而单目摄像头法处理的信息量相对较少，处理速度更快。因此，本文采用单目视觉辅助技术对车辆进行检测、定位和跟踪。

目前视觉车牌定位的方法有很多。黄骥等[1]在HSV颜色空间上，根据我国车牌颜色的特点作为车牌区域颜色跳变特征，准确率高，但计算量大，实时性不够。卢雅琴等[2]采用了数学形态学方法进行车牌定位，该方法简单且在背景单一及车牌区域特征明显的情况下有很好的效果，但是复杂背景下车牌定位准确率不高。陆铖等[3]提出采用灰度跳变特征，具有较快的检测速度，但准确性受噪声影响很大。LEE E R等[4]提出以HSV颜色空间为基础的车牌识别系统，使用了Hough变换方法，虽然识别率比较高，但当车身与车牌颜色相近或车牌污染严重时，会大大降低定位准确率。鹿晓亮等[5]考虑到国内车牌的特有特征以及字符间特点，对车牌区域横向扫描，根据阈值来定位车牌，但该方法不适合快速定位的要求。针对快速自动识别系统的要求，根据国内车牌颜色特征及车牌的外廓尺寸的固有特征，本文提出先基于车牌色彩信息选取敏感区域，然后再根据形态学的方法来进行筛选，从而达到快速定位。……