車牌識別中關(guān)鍵算法的研究與改進(jìn).pdf

1、車牌識別系統(tǒng)在車輛出入管理、高速公路收費管理，電子警察等方面得到了廣泛的應(yīng)用。車牌識別系統(tǒng)對車輛的監(jiān)管起到了重要的作用，并且可以實現(xiàn)對城市交通監(jiān)管工作，以防止交通的堵塞，在現(xiàn)實生活中具有重要的意義。目前車牌識別系統(tǒng)有很多，但是在復(fù)雜的環(huán)境下（例如光照條件，變形車牌，污垢車牌等），其車牌的識別率會大大的降低，因此如何提高在復(fù)雜環(huán)境的情況下的車牌識別率具有重要的研究意義。本文主要從車牌的預(yù)處理，車牌字符定位，車牌字符分割和車牌字符識別四個方

2、面進(jìn)行介紹，并且針對其中的部分算法進(jìn)行了改進(jìn)。
　　本文主要的創(chuàng)新部分如下:
　　1.為了增強大津(OTSU)算法的二值化效果，本文使用屬性加權(quán)樸素貝葉斯算法改進(jìn)OTSU算法。即通過屬性加權(quán)樸素貝葉斯算法來尋找一個能夠盡可能區(qū)分前景和背景的最佳閾值。
　　2.為了提高車牌字符定位的準(zhǔn)確率，本文先將采集到的RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換為HSV彩色圖像，然后針對車牌的顏色對HSV彩色圖像進(jìn)行顏色約束，通過對約束后的圖像進(jìn)行灰度化和二

3、值化，來找到圖像中白色像素點的總數(shù)。在實驗中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)白色像素點總數(shù)小于等于4200時，使用基于投影和顏色綜合特征的車牌候選區(qū)域提取算法對車牌候選區(qū)域的提取較為準(zhǔn)確。當(dāng)白色像素點總數(shù)大于4200時，使用基于灰度的車牌候選區(qū)域算法對車牌候選區(qū)域的提取較為準(zhǔn)確。最后在使用這些車牌區(qū)域與非車牌區(qū)域?qū)χС窒蛄繖C進(jìn)行訓(xùn)練，并使用訓(xùn)練后的支持向量機模型對車牌區(qū)域進(jìn)行判別，進(jìn)而提升了車牌定位的準(zhǔn)確率。
　　3.介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)原理，著重介紹了