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基于视屏人车牌识别技术研究

作　者: 刘金行
导　师: 查伟雄
学　校: 华东交通大学
专　业: 交通运输规划与管理
关键词: 智能交通系统 车牌识别系统 检测点矩阵 质量反馈模块
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 25次
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内容摘要


随着交通设施与交通工具之间供求矛盾越来越激化,智能交通系统被认为是解决这种矛盾的好方法。车牌识别技术作为智能交通系统基础信息获取的重要手段,其性能提升成为众多科研机构的科研目标。车牌识别系统的难点在于车牌定位环节,车牌定位准确与否直接决定车牌识别准确度。本文研究了一种新型的车牌识别系统,这种车牌识别系统的数据来源是视频数据。本文针对其与传统车牌识别系统在图像采集方面的不同,在车牌定位环节提出了一种检测点矩阵算法用以进行车牌粗定位。这种车牌粗定位算法为整个系统节省了大量计算时间,并为后续算法减小了背景干扰,一定程度上增加了整个系统的识别准确率。本文还针对该系统利用视频图像帧序列、具用多帧可利用的图像源数据的优势,提出一种质量反馈模块,该模块可以对车牌识别结果进行自检测。在系统中间过程各环节设置多个评价参数和参因数并合理设计评价函数,在识别结果出来的同时对其进行评价,如果识别结果满足评价函数的要求则被认为识别成功,否则将会回到视频帧图像选择环节重新进行关键帧选择。由于本文先提出的车牌粗定位算法为本系统节省了大量的计算时间,此质量反馈模块的加入不会为整个系统带来严重的计算速度方面的负担,从而在保证系统实时性的前提下一定程度上提高系统识别准确度。一般来说,算法计算量大则识别准确度高、系统运算速度慢。本文在提出算法的同时也将此算法与其它传统的、常用的算法作了相关比较,从系统计算速度与识别准确率两方面进行对比论证,以使两方面达到合理的均衡。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第1章 绪论  8-15
  1.1 背景及意义  8
  1.2 基于视频的车牌识别技术研究现状  8-11
    1.2.1 系统常用技术发展现状  8-9
    1.2.2 系统关键技术发展现状  9-11
  1.3 研究拟采用的方法和创新点  11-12
    1.3.1 研究拟采用的方法  11-12
    1.3.2 本文创新点  12
  1.4 系统应用及主要流程  12-15
第2章 图像采集与图像处理  15-21
  2.1 图像采集  15-17
    2.1.1 背景加强技术  15-16
    2.1.2 取帧间隔时间设定  16-17
  2.2 图像预处理  17-20
    2.2.1 图像灰度化  17-18
    2.2.2 灰度图像增强  18-20
  2.3 本章小结  20-21
第3章 车牌定位算法  21-38
  3.1 常用车牌定位方法简介  21-22
    3.1.1 灰度图像车牌定位方法  21-22
    3.1.2 彩色图像的车牌定位方法  22
  3.2 本文提出的基于视频的车牌定位算法  22-36
    3.2.1 检测点矩阵车牌粗定位算法  23-30
    3.2.2 利用纹理特征法精确定位车牌  30-36
  3.3 本章小结  36-38
第4章 快速字符分割与识别算法  38-52
  4.1 目前常用的车牌照字符分割与识别的方法  38-39
    4.1.1 车牌字符分割方法  38-39
    4.1.2 字符识别方法  39
  4.2 本文采用的字符分割算法  39-46
    4.2.1 利用投影法进行车牌精确定位  40-42
    4.2.2 全局阈值法二值化处理  42-43
    4.2.3 投影分割算法  43-45
    4.2.4 字符规格化处理  45-46
  4.3 模板匹配车牌字符识别技术  46-51
    4.3.1 获取压缩模板  47-48
    4.3.2 样本集分类  48-49
    4.3.3 模板匹配  49-51
  4.4 本章小结  51-52
第5章 质量反馈模块  52-57
  5.1 参数获取  52-55
  5.2 评价函数  55-56
  5.3 本章小结  56-57
第6章 系统仿真分析  57-64
  6.1 系统仿真工具  57
  6.2 系统功能  57-58
  6.3 实验数据分析  58-63
    6.3.1 车牌定位算法  58-60
    6.3.2 字符识别优化算法  60-62
    6.3.3 质量反馈模块及最终识别结果  62-63
  6.4 本章小结  63-64
第7章 总结  64-66
参考文献  66-70
个人简历 在读期间发表的学术论文  70-71
致谢  71

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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