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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著我國(guó)汽車數(shù)量和停車場(chǎng)數(shù)量的迅速增加、高速公路的大量建設(shè),原有的以人工管理為主的車輛管理系統(tǒng)已無(wú)法滿足新形勢(shì)下的管理要求,因此必須加快車輛管理的智能化發(fā)展。目前汽車牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是交通部門十分重要的科研項(xiàng)目之一,并在高速公路自動(dòng)收費(fèi)、交通部門的違章檢測(cè)(電子警察)和智能停車場(chǎng)管理等方面有著廣闊的應(yīng)用前景。一個(gè)典型的車牌識(shí)別系統(tǒng)包括車牌定位技術(shù)、字符分割技術(shù)、字符識(shí)別技術(shù)三個(gè)環(huán)節(jié),并且上一環(huán)節(jié)的處理質(zhì)量對(duì)下一環(huán)節(jié)的工作有著直接的影響。
2、
本文對(duì)車牌識(shí)別系統(tǒng)的幾個(gè)主要步驟,即車牌定位、字符分割和字符識(shí)別,分別進(jìn)行了算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。
車牌定位算法的研究。圖像的預(yù)處理包括彩色圖的灰度轉(zhuǎn)換、灰度拉伸、二值化、邊緣檢測(cè)。針對(duì)邊緣檢測(cè),本文在幾種傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上,提出了一種具備對(duì)比度明顯、字符清晰等優(yōu)點(diǎn)的改進(jìn)Roberts算子;針對(duì)車牌定位,本文采用了一種基于一階差分的灰度值投影和車牌先驗(yàn)知識(shí)相結(jié)合的改進(jìn)型車牌定位方法,該方法具有計(jì)算量小且定位準(zhǔn)確的特點(diǎn);對(duì)
3、于車牌校正,本文所運(yùn)用的Hough變換對(duì)小角度傾斜問(wèn)題實(shí)現(xiàn)了有效校正。
字符分割的算法研究。首先根據(jù)車牌區(qū)域內(nèi)字符灰度跳變次數(shù)和垂直投影法去除水平邊框和垂直邊框,并運(yùn)用形態(tài)學(xué)達(dá)到去噪目的,然后采用一種基于字符寬度和字符固定間距相結(jié)合的字符分割方法,實(shí)驗(yàn)證明該方法能夠?qū)崿F(xiàn)較高的字符分割率。
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)字符識(shí)別算法的研究。在研究了幾種常用的字符識(shí)別方法之后,針對(duì)車牌字符圖像的特點(diǎn),進(jìn)行BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選取、算法改進(jìn)、初
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