车牌识别中的关键算法研究.pdf

学号——车牌识别中的关键算法研究指导教师姓名、职称盆盘塞割塾撞湖南师范大学学位评定委员会办公室二零一一年五月分类号槊学校代码
摘要虺芁羌扑机图像识别技术、人工智能的重要研究应用领域,是世纪人类社会智能交通系统的重要方向。汽车牌照自动识别技术可广泛应用于公路治安卡口、道路交通流监控、开放式收费站、交通事故现场勘测、被盗车辆侦破、车载移动查车、交通违章自动记录、门禁管理、停车场自动安全管理、智能园区管理等方面,在现代交通管理和监控系统中占有很重要的地位,具有良好的应用价值。同时,汽车牌照识别的方法还可应用到其它识别领域,因此汽车牌照的识别问题已成为现代交通工程领域中研究的重点问题之一。车牌号码识别包括图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等四个部分。本文对其中的图像预处理、车牌定位算法、字符分割识别算法进行了深入的讨论。常用的车牌定位算法有①基于遗传算法的定位算法,对目标区域有增益运算,对在光线较弱的条件下拍的质量较差的图像也有较好的效果。但是这种方法由于通过反复地迭代优化提高定位准确度,导致运算速度较慢。②基于数学形态学的定位算车牌号码识别,简称发展
法,对特定场景定位效果较好,但速度较慢。③基于边缘检测的车牌定位算法,定位准确,但速度慢,误检率、漏检率高。针对上述存在的问题,本文在图像预处理技术中引入图像稀疏化表示理论,实现了图像的稀疏化表示。然后在稀疏化的图像上引入了基于人脸识别思想的车牌定位算法进行车牌定位,最后对字符进行分割识别。由于大量减少了图像中的像素点,并且改进了车牌定位算法,系统效率和识别效果得到了很大的提升。最后本文实现了所提出的图像稀疏化方法和改进的车牌定位算法,实验结果证实了该方法不仅在效率上有所提高,而且能够在一定程度上识别低光亮度条件下拍摄的车牌。关键字:稀疏表示、去噪、车牌定位、字符分割与识别Ⅱ
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附录二攻读硕士学位期间发表论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯车牌识别系统实现实验结果参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一附录一部分源代码⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.湖南师范大学学位论文原创性声明崾铩致⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一
髀国内外研究现状研究背景和意义随着经济的发展,整个社会对交通的需求和依赖性增大,交通的快速发展,也对交通管理带来了极大的挑战。智能交通系统是在地面交通管理中充分利用先进的信息技术、数据通信技术、电子控制技术及计算机处理技术等,建立起一种大范围、全方位发挥作用的,实时、准确、高效的交通管理系统。使人、车、路之间的相互作用关系以新的方式呈现,从而实现实时、准确、高效、安全、节能的目标。而车牌识别是智能交通系统中一个重要的技术体系,它主要应用于公路治安卡口、道路交通流监控、开放式收费站、交通事故现场勘测、被盗车辆侦破、车载移动查车、交通违章自动记录、违章记录系统、高速公路自动收费系统、门禁管理、停车场自动安全管理、智能园区管理等方面。车牌识别在现代交通管理和监控系统中占有很重要的地位,具有良好的应用价值。车牌识别系统荌中一个非常重要的方向,主要由图像采集、车牌定位、字符分割以及字符识别四部分组成,已经越来越受到人们的重视。本文的目的是通过对车牌号码识别算法的研究,进一步完善和改进车牌识别系统迪侄院汉字的车牌字符的识别。车牌识别方法有间接法和直接法两种:间接法是基于集成电路卡,卡侗穑次尴呱淦凳侗鸺际车牌识别中的关键算法研究本项目获得湖南省自然科学基金资助,项目批准号;
,蚧谔趼氲氖侗稹V苯臃ㄊ基于图像的汽车牌照识别,一般有图像处理技术、传统模式识别技术及人工神经网络技术。目前最常用的车牌识别方法是图像处理技术,即数字图像处理技术本文主要关注的。目前的牌照识别系统已经达到了一定的识别率,但是,在车牌磨损、图像倾斜等干扰下或天气条件差的情况下,识别率会明显下降。车牌自动识别技术要达到完全实用化,仍然有很长的路要走。字符识别是车牌识别系统的一个重要组成部分,九十年代开始,出现了大量的光学字符辨识,方面的论文和系统。,曾多次举行过相关的会议,大大推动了对该方向的研究,也为国内车牌字符的识别提供了理论上的指导。光学字符识别琌侵付晕谋咀料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息