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基于非OCR的车牌识别系统

作　者: 张文博
导　师: 张向东
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 交通信息工程及控制
关键词: 车牌识别字符切分字符识别非光学字符识别
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 232次
引　用: 4次
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内容摘要

智能交通系统ITS(Intelligent Transportation System)运用计算机等高新技术改造传统交通运输系统,从而达到增强系统运行效率,减少能源消耗等方面的目的,它对未来世界交通系统的发展有着深刻的影响。车辆牌照识别LPR(License Plate Recognition)技术是ITS的核心技术之一,它主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三部分,其中字符识别是该系统的关键技术。车牌识别系统最基本的要求是快速准确。本文研究和分析了一种基于非OCR(Optical Character Recognition)的车牌识别系统,该系统研究了车牌识别的各个关键环节,包括了图像的灰度化及二值化、字符的归一化、字符的识别,其中字符识别部分采用非OCR方法,此方法在车牌识别领域的应用是一次创新的尝试。针对该系统进行了大量实验,在此基础上提出了二次识别技术。最后,本文将该系统与传统的神经网络方法进行了比较,并尝试将二者取长补短地结合起来。本文算法简单、快速、准确率高,本系统己经通过测试,满足车牌识别系统实时性、通用性、和准确性的要求,具有一定的应用价值。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-11
  1.1 引言  7-9
  1.2 本课题领域的国内外研究现状分析  9-10
  1.3 本论文主要研究内容  10-11
第二章字符信息的提取及预处理  11-21
  2.1 车牌图像的预处理  11-14
    2.1.1 图像灰度化  11-12
    2.1.2 图像二值化  12-14
  2.2 字符分割  14-18
    2.2.1 汽车牌照类型规格  14-15
    2.2.2 车牌的倾斜矫正  15-16
    2.2.3 字符分割  16-18
  2.3 字符的归一化  18-21
    2.3.1 字符图片大小归一化  19
    2.3.2 待识别字符的归一化  19-21
第三章基于非OCR 的车牌识别  21-31
  3.1 字符识别技术概述  21-22
  3.2 非 OCR 技术介绍  22-27
    3.2.1 特征提取及特征向量生成  23-24
    3.2.2 字符相似度的计算  24-25
    3.2.3 目标字符的识别  25-27
  3.3 非 OCR 技术在车牌识别领域的应用  27-31
    3.3.1 遗留问题的解决  27-28
    3.3.2 单个字符识别  28-29
    3.3.3 车牌识别  29-31
第四章实验数据分析及系统改进方法  31-43
  4.1 实验数据分析  31-37
    4.1.1 理想车牌  31-33
    4.1.2 倾斜车牌  33-35
    4.1.3 模糊车牌  35-37
  4.2 系统改进方案  37-43
    4.2.1 二次识别技术  37-38
    4.2.2 汉字识别  38-39
    4.2.3 相近字识别  39-43
第五章非OCR 技术与神经网络  43-55
  5.1 神经网络技术介绍  43-51
    5.1.1 神经网络系统概述  43-45
    5.1.2 神经网络结构及类型  45-47
    5.1.3 BP 神经网络模型  47-51
  5.2 非 OCR 技术与神经网络的对比  51-52
  5.3 非 OCR 技术与神经网络的结合  52-55
第六章结束语  55-57
致谢  57-59
参考文献  59-62

基于非OCR的车牌识别系统

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