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车牌识别中关键技术的研究

作　者: 徐晓涛
导　师: 万燕
学　校: 东华大学
专　业: 计算机系统结构
关键词: 车牌识别车牌定位字符分割字符识别 mean-shift 区域生成形状上下文
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

车牌的自动识别技术在智能交通系统中的作用十分重要,广泛的应用于电子警察、高速公路监管与收费、停车场出入管理等领域。而车牌字符的自动识别准确率一直受到图像质量的影响,目前现有的车牌识别算法主要是用于识别车牌字符较大、较清晰的车牌,对于分辨率较低的车牌字符识别能力较低。本文简要地阐述了车牌识别过程中的定位、切割、识别等技术。并在此基础上针对分辨率较低的车牌,提出了一个比较完整的车牌识别系统。该系统对分辨率较低的车牌字符图像有较高的识别率,可靠性高,具有一定的实用价值。车牌识别系统主要有车牌定位,字符分割和字符识别三部分组成。本文将这三个模块有机地整合在一起,最终构成本文的车牌识别系统。对于车牌定位模块,本文提出了一种改进的基于mean-shift算法的车牌粗定位方法。该算法将灰度信息引入彩色空间,结合区域分析方法,具有较高的识别率,并且减少了人工阈值的使用。对于字符分割模块,本文改进了基于区域生成的车牌识别算法。提高其对于低分辨率情况下的分割准确率。并增强了对非车牌区域的检出率。而字符识别模块,本文针对低分辨率情况下字符特征不明显的问题,提出了一种基于形状上下文的车牌识别算法。对于车牌中容易混淆的字符有较高的识别率。最后,本文对整个系统的实现进行了简要介绍,并对系统进行了性能评测。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-8
目录  8-10
插图索引  10-12
表格索引  12-13
1 绪论  13-20
  1.1 引言  13
  1.2 课题的研究背景及其应用范围  13-14
  1.3 车牌识别技术的发展和研究现状  14-17
  1.4 车牌识别系统的一般步骤  17-18
  1.5 本文的研究内容  18-19
  1.6 本文的结构  19-20
2 车牌定位  20-45
  2.1 车牌定位算法概述  20-23
  2.2 mean-shift算法及其特点  23-26
  2.3 基于mean-shift算法的车牌定位算法的设计与实现  26-41
  2.4 实验数据及结果  41-44
  2.5 小结  44-45
3 车牌字符切分  45-58
  3.1 车牌字符切分算法概述  45-46
  3.2 前背景的确定以及车牌的二值化  46-48
  3.3 确定上下边界  48-49
  3.4 垂直投影分析  49-52
  3.5 字符区域生成  52-53
  3.6 区域的筛选、合并、切分  53-56
  3.7 实验数据及结果  56
  3.8 小结  56-58
4 字符识别  58-77
  4.1 字符识别算法概述  58-60
  4.2 形状上下文描述子简介  60-62
  4.3 形状上下文用于车牌字符识别所需要考虑的问题  62-64
  4.4 基于形状上下文的车牌字符识别算法  64-67
  4.5 准确率和性能试验  67-75
  4.6 小结  75-77
5 系统集成与总结  77-81
  5.1 集成测试  77-78
  5.2 总结  78-79
  5.3 展望及后续工作  79-81
参考文献  81-86
攻读硕士学位期间发表的学术论文  86-87
致谢  87

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