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智能车牌识别技术的研究

作　者: 刘涛
导　师: 杨连贺
学　校: 天津工业大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 车牌识别(LPR) 字符切分字符识别投影法 13特征提取方法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 344次
引　用: 4次
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内容摘要

随着我国经济的快速发展，社会信息化程度日益提高，交通管理智能化是大势所趋。车辆牌照识别系统(LPRS)是智能交通管理系统(ITS)的重要组成部分，可用于各类车辆管理场所，以提高管理效率与水平，节省人力、物力，实现车辆管理的科学化、规范化，因此有着广泛的应用前景。车牌的自动定位、分割是车牌牌照识别系统的关键技术之一。由于车牌图像采集于户外，图像背景复杂，噪声干扰严重，图像质量较低，因此牌照的自动定位分割一直不甚理想，并使之成为该领域的研究热点之一。本文的主要创新点包括：1．在车牌图像的定位阶段，利用了车牌区域的字符纹理特征，对车牌图像进行边缘检测。提出一种基于车牌边缘跳变的车牌定位算法，确定车牌区域。然后根据区间的宽度，就可以精确的提取车牌照所在的行区间，即对车牌的上下边界进行了精确定位。2．在车牌字符的切分方面，根据在车牌区域中扫描线的记录的黑白颜色跳变数目的变化，对车牌的上下边界进行了切割。之后采用垂直投影法对车牌字符进行行分割和列分割。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-10
第一章绪论  10-14
  1.1 论文研究背景  10
  1.2 国内外研究现状  10-12
  1.3 车辆牌照识别系统  12-13
  1.4 论文的主要工作  13-14
第二章车牌的定位  14-22
  2.1 引言  14
  2.2 车牌定位的先验知识  14
  2.3 常见的边缘种类  14-15
  2.4 常见的微分算子  15-17
  2.5 霍夫变换进行水平校正  17-19
  2.6 RADON变换垂直校正  19-20
  2.7 新的车牌定位算法  20-21
  2.8 本章小结  21-22
第三章车牌图像的预处理  22-27
  3.1 图像格式的转换  22-23
  3.2 图象增强  23-26
    3.2.1 模糊图像复原  24
    3.2.2 直方图均衡化  24-25
    3.2.3 噪声的去除  25-26
  3.3 本章小结  26-27
第四章车牌字符的分割  27-38
  4.1 引言  27
  4.2 车牌字符的先验知识  27-28
  4.3 车牌字符的二值化  28-30
    4.3.1 全局最佳阈值  29
    4.3.2 自适应阈值选取  29-30
  4.4 数学形态学去除部分噪声  30-34
    4.4.1 数学形态学基础  30-33
    4.4.2 本文采用的方法  33-34
  4.5 字符的切割常用方法  34-37
    4.5.1 上下边界的去除  34-35
    4.5.2 垂直投影法切割字符  35-37
  4.6 本章小结  37-38
第五章车牌字符的识别  38-53
  5.1 引言  38
  5.2.车牌识别的常用方法  38-39
    5.2.1 车牌字符的特征提取  38-39
    5.2.2 三种特征提取方向的比较  39
  5.3 神经网络识别方法概述  39-45
    5.3.1 人工神经元模型  42-44
    5.3.2 网络结构  44
    5.3.3 神经网络的学习  44-45
  5.4 BP神经网络对车牌的提取  45-52
    5.4.1 BP网络结构  46
    5.4.2 BP学习算法  46-51
    5.4.3 BP网络训练过程  51
    5.4.4 BP参数确定  51-52
  5.5 本章小结  52-53
第六章实验结果分析与结论  53-55
  6.1 实验结果分析  53-54
  6.2 结论  54-55
参考文献  55-58
致谢  58-59
作者攻读学位期间发表的论文及参与的科研项目  59

智能车牌识别技术的研究

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