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基于视频图像的车牌识别技术研究

作　者: 李云华
导　师: 李宪民；肖梅
学　校: 长安大学
专　业: 交通运输规划与管理
关键词: BP神经网络 预处理 车牌定位 车牌字符分割 车牌识别
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


基于图像处理和模式识别技术的牌照识别系统(license plate recognition system,LPRS)是智能交通管理中的重要研究课题之一,它利用计算机图像处理、模式识别和人工智能技术,对视频交通图像进行处理、分析和识别,从而提取车牌信息,为交通管理、收费、调度、统计提供依据,它的应用非常广泛。概括起来说,牌照识别系统可以有以下几方面的应用：①车辆收费管理；②出行时间测量；③公共停车场安全防盗管理；④机场、港口等出入口车辆管理；⑤道口检查站车辆监控；⑥小区车辆管理；⑦闯红灯等违章车辆监控；⑧交通流量检测；⑨交通控制与诱导；⑩被盗车辆及特种车辆的鉴别。本文在分析了近年来一些典型识别算法的基础上,最终提出了一有效的算法对车牌进行识别。车牌自动识别系统分为车牌定位、车牌字符分割和字符识别三个部分。在车牌定位方面,首先,介绍了车牌定位前的预处理技术,包括图像的灰度化、二值化、图像的边缘检测和滤波处理,这些处理可以提高图像质量,突出车牌信息,有利于车牌的定位。接着介绍了几种常用的车牌定位方法,对这几种方法进行分析,最后本文提出一种改进的投影法对车牌进行定位。在字符分割方面,介绍了车牌的二值化、几何校正等各种算法,然后分析了目前常用的车牌字符切分方法,最后提出了基于垂直投影法的字符切分方法,对车牌字符进行两次切分,达到了很好的效果。在字符识别方面,介绍了目前常用的字符识别方法,在研究了基于BP神经网络的字符识别方法的基础上,对其进行了改进,提出了一种改进的BP神经网络的字符识别方法。实验证明,本文提出的方法是有效的,具有较强的理论指导意义和实用价值。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章 绪论  10-18
  1.1 课题背景及其意义  10-11
  1.2 国内外车辆牌照识别技术的发展与现状  11-13
  1.3 国内外车辆牌照识别技术介绍  13-16
    1.3.1 图像的采集  15
    1.3.2 图像的预处理  15
    1.3.3 复杂背景下的车辆牌照检测和定位  15-16
    1.3.4 字符切分  16
    1.3.5 字符识别  16
  1.4 现有车辆牌照识别技术存在的不足与改进的难点  16-17
  1.5 本文的主要研究工作  17-18
第二章 图像预处理  18-25
  2.1 灰度化  18-19
  2.2 灰度拉伸  19-20
  2.3 二值化  20-21
  2.4 中值滤波  21-22
  2.5 边缘检测  22-24
  2.6 本章小结  24-25
第三章 车辆牌照区域的检测与定位  25-31
  3.1 引言  25
  3.2 常见的车牌定位方法  25-27
    3.2.1 基于灰度图像的车牌定位方法  26-27
    3.2.2 基于彩色图像的车牌定位方法  27
  3.3 基于投影法的车牌定位  27-30
    3.3.1 八方向Sobel算子  27-29
    3.3.2 基于投影法的车牌定位算法  29-30
  3.4 本章小结  30-31
第四章 车辆牌照字符切分  31-38
  4.1 引言  31
  4.2 车牌图像分割  31-32
  4.3 车牌的几何校正  32-34
  4.4 字符的切分方法  34-37
    4.4.1 车牌字符的各种特征参数  34-35
    4.4.2 车牌字符切分的参考点确定  35
    4.4.3 基于垂直投影法的字符切分  35-37
  4.5 本章小结  37-38
第五章 车辆牌照字符识别  38-54
  5.1 引言  38
  5.2 车牌字符识别概述  38-43
    5.2.1 车牌字符识别的特点  38-39
    5.2.2 字符大小的归一化  39-41
    5.2.3 车牌字符的特征提取  41-42
    5.2.4 车牌字符识别的常用方法  42-43
  5.3 BP神经网络简介  43-47
  5.4 BP神经网络需要考虑的问题  47-48
  5.5 BP神经网络的不足及改进  48
  5.6 神经网络的设计  48-52
    5.6.1 汉字字符子网  49-51
    5.6.3 英文、数字字符子网  51
    5.6.4 数字字符子网  51-52
  5.7 实验环境和数据分析  52-53
  5.8 本章小结  53-54
总结与展望  54-56
参考文献  56-59
致谢  59

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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