汽车牌照识别算法研究(可复制论文).pdf

摘要随着我国经济的发展、汽车拥有量的急剧增加,公路交通成为我国重要的交通运输途径,是国家大力发展的基础设施。嬗刀碌某鞘薪煌ㄐ枰8冉⒏行的交通管理和控制。利用电子信息技术来提高管理效率和安全的智能交通系统己成为当前交通管理发展的主要方向。车牌识另侵悄芙煌ㄖ泄丶际踔弧R宰远某蹬坪怕胧侗鹞;。可以对车辆进行自动登记、验证、监视、报警,进而可以应用在多种场合,如高速公路收费系统,道路、卡口监控系统,小区、停车场收费及监控系统,交通流量统计及交通诱导系统等。神经网络模式识别是模式识别领域的一个重要研究方向。与传统的模式识别相比,神经网络模式识别方法表现出来较强的自组织学习能力、容错性、鲁棒性以及非线性处理等优点,使得它在各个领域得到了广泛的应用。而车辆牌照的自动识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域的重要应用,是实现交通管理的重要环节。随着自动化水平的不断提高,在智能交通管理和监控系统中,人们对车牌识别系统的准确性要求不断提高,因此把两者进行有机的结合具有一定的理论意义和实践价值。本文选择神经网络模式识别技术作为识别的方法,以车牌字符作为识别对象,进一步研究在干扰情况下的车牌识别问题,以提高车牌识别系统的整体识别能力。本论文是基于图像处理和字符识别的相关理论,将计算机视觉与人工神经网络技术相结合,对车辆牌照识别系统进行了较深入的研究和分析。第一章论述了汽车牌照识别的主要几种应用技术和现阶段的发展动向。在第二章中,分别对模式识别和车牌识别系统的设计进行了简要的介绍。第三章分析了字符识别中预处理和特征提取方法。第四章着重分析了神经网络的理论原理和在字符识别中的应用方法。第五章是在前两章的理论基础上,详细介绍了车牌字符识别的实现方法和实验结果,利用粗网格、边框和笔划密度方法提取字符的特征,最后用神经网络的方法对所得的单个字符进行识别。实验结果表明,本位所采用的方法能达到较好的识别效果。从中可以看出:多种特征提取方法和识别技术有机结合能提高系统识别能力,在有效、实用的原则下将神经网络与人工智能技术相结合将成为模式识别研究的两个重要发展趋势。关键词:神经网络模式识别预处理特征提取车牌识别字符识别重庆人学硕。Ш温傥中文摘要
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绪论甀概述进行及时凋度与事故处理。先进的出行信息系统。根据道路设施采集通过智能交通系统墙昀丛谑澜缟兴起的一个跨学科、系统化的综合研究体系,其初衷是解决世界各国的大城市中到处存在的交通拥挤问题,在不扩张路网规模的前提下,通过综合运用现代信息技术与通信技术等手段,来提高交通路网的通行能力和交通运输的能力。目前,世界上对智能交通系统尚没有统一的定义,其大体的含义是将先进的计算机处理技术、信息技术、数据通讯传输技术及电子自动控制技术等有效地综合运用于整个交通管理体系,将人、路、车有机结合起来,以达到最佳的和谐统一,从而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的实时、准确、高效的交通运输综合管理系统。俏=饩龌贾碌慕煌ㄎ侍饧捌渚谩⑸缁帷⑸低惩獠啃б嬷苯下降而产生的,因而智能交通系统的目标应体现社会、经济、生态系统三个层次的效益提高。智能交通系统提高了整个交通系统的管理水平;智能交通系统提高了整个交通网络的通行能力;智能交通系统降低了交通系统对环境的负面影响。世界上目前正在发展的际醵嘀侄嘌浜诵募际醮筇灏ㄈ缦缕吒龇面:先进的交通管理系统。即交通控制指挥中心,包括交通监视、车流量管理、交通控制指挥。管理系统能实时、准确、全面地掌握公路网的交通运行情况,对各路段、交叉点等交通流的各种数据及图像信息,经处理后进行区域协调控制,以形成各种交通情报向车辆提供道路诱导:提供行车限速显示信息、提示方位及道路诱导信息,使汽车绕丌交通特别拥挤区域。先进的车辆控制管理系统。该系统建立一整套传感器,信号灯及信息显示系统,根据交通干线结构,操作程序,安全法规而形成对事件的反应知识库,为系统操作员对发生某特定事件作出反应的控制策略与建议,提供十分便捷明晰的人机界面,用最简单的操作完成对事件的正确反应。先进的公共交通系统。通过各种车辆自动定位的设备对管辖路网内的公交车辆进行实时定位,了解其运行及分布动态,在公共车站显示出即将到达的车次及到达时间,大大方便公众的出行。营运车辆调度管理系统。建立客货运调度和管理中心,通过计算机和通信设备对所属车辆进行调度,对线路上的车辆实行监控,还设有旅客自动问讯系统和计算机售票系统。重庆人学硕貉宦畚
车牌识别的现实意义应急管理系统SΩ锻环⒔煌ㄊ鹿实南低场缱邮辗严低。电子收费系统在芯哂刑厥獾