车牌识别技术研究与实现.pdf

分类号
U D C
密级
学号
、砂矫可声去军
硕士学位论文
车牌识别技术的研究与实现
张军
学科名称: 模式识别与智能系统
学科门类: 工学
指导教师: 马炫副教授
申请日期: 20 10 年 3 月
独创性声明
本人所呈交的学位论文是在导师指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所
知,除特别加以标注的地方外,论文中不包含其他人的研究成果。与我一同工作的同
志对本文的研究工作和成果的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并已致谢。
本论文及其相关资料若有不实之处, 由本人承担一切相关责任
论文作者签名: 且笙一一洲。年 3 月2‘日
学位论文使用授权声明
本人- 里呈一在导师的指导下创作完成学位论文的知识产权归西安理工大学
所有,本人今后在使用或发表该论文涉及的研究内容时,会注明西安理工大学。本人
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办理’
(保密的学位论文在解密后,适用本授权说明)
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摘要
论文题目: 车牌识别技术的研究与实现
学科专业: 模式识别与智能系统
研究生: 张军签名: 涨军
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指导教师: 马炫副教授签名,洁义升
摘要
车辆牌照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之一。它在高速公路、小区安全管理和停车场收费等项目中占有非常
重要的地位。本文通过了解前人在车牌识别系统上的相关理论和技术,研究了相关车牌识
别算法,并针对某些算法的缺点和不足进行了改进。
字符定位是车辆牌照自动识别系统中不可缺少的环节。本文在前人研究的基础上,研
究了一种基于分水岭算法的车牌字符直接定位方法,该方法充分运用了车牌字符之间的相
关特征,直接进行车牌字符的定位,放弃了车牌识别技术中首先要对车牌定位这一步。实
验证明,该方法在较复杂的环境下仍然能对车牌字符进行准确定位,并且解决了车牌识别
系统中一图多牌的字符定位难题。
字符识别是整个车牌识别过程中最重要的一环,识别的关键在于分类器的选择上。本
文先对字符大小进行归一化,利用粗网格的方法提取字符特征向量,并把提取到的车牌字
符特征向量输入到训练好的神经网络进行字符识别,在此基础上研究神经网络在车牌字符
识别技术上的应用,并结合前人利用粒子群算法优化神经网络权值的思想,提出了一种新
的神经网络的优化方法,在优化网络的权值的同时优化网络的结构,实验证明该方法行之
有效,在某种程度上解决了神经网络隐层节点数目不确定性这个难题。
关键字: 字符定位: 字符识别; 神经网络; 粒子群
A b strac t
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R E C O G N !T !O N
M aj o r: p A T T E R N R E C O G N IT IO N A N D IN T E L L IG E N T S Y S T E M
N a m e : J U n Z H A N G 5 ig n a tu re
S u P e rv is o r: A s s o e ia te P ro f. X u a n M A 5 ig n a tu re
A b s tFa C t
Ve h ie le lie e n se P lat e re e o gn itio n in e o mP ut e r v isio n an d P at e rn re c o g n itio n te e lm o lo g y 15
th e imP o rt ant aP P lie at io n in th e fi e ld o f int e llig e nt tran sP o rt at io n ,15 to a ehi ev e o n e imP o rt ant
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