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车辆牌照自动识别设计与实现

作　者: 刘厚东
导　师: 朱大勇；杨恩志
学　校: 电子科技大学
专　业: 软件工程
关键词: 车辆牌照牌照定位自动识别神经网络数字图像
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 48次
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内容摘要

随着我国经济的快速发展,汽车量不断增加。如何加强交通管理,提高道路使用效率,越来越成为政府和相关部门关注的焦点,智能交通管理系统(Intelligence Transportation System,ITS)也成为道路交通管理的发展趋势。而车辆牌照自动识别系统则是智能交通管理系统的核心部分。在上面做一定的补充就可衍生出一些其他功能,可广泛应用于高速公路收费、停车场管理、十字路口等交通关卡处,使车辆管理更严密,更科学。本论文在对现有技术经验进行大量研究以及参考了目前的研究成果的基础上,实现了一个基于数字图像处理技术的车牌字符中数字字符的自动识别。包括车辆图像的预处理,车辆牌照的定位,车辆牌照图像的处理,车牌字符的分割,车牌字符的识别几方面内容。综合运用了数字图像处理技术中的彩色图像灰度化、灰度图像二值化、图像反色、字符分割、字符归一化处理,以及神经网络对字符的识别等技术。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-13
  1.1 选题目的  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-11
  1.3 主要研究内容  11-12
  1.4 章节安排  12-13
第二章系统相关技术  13-33
  2.1 数字图像处理技术研究  13-17
    2.1.1 数字图像处理的概念  13
    2.1.2 BMP 图像格式简介  13-15
    2.1.3 颜色模型  15-17
  2.2 图像的灰度化与二值化  17-19
    2.2.1 图像的灰度化  17-18
    2.2.2 灰度图像二值化  18-19
  2.3 图像边缘提取与滤波  19-21
    2.3.1 边缘提取  19-20
    2.3.2 图像中值滤波  20-21
  2.4 图像的数字化模型  21-23
  2.5 图像分割  23-24
  2.6 模式识别方法  24-26
  2.7 人工神经网络原理  26-32
    2.7.1 人工神经网络简介  26-28
    2.7.2 BP 神经网络原理  28-30
    2.7.3 BP 学习算法  30-32
  2.8 本章小结  32-33
第三章系统需求分析  33-42
  3.1 车辆牌照自动识别系统概述  33-37
    3.1.1 国内牌照的特性  33-35
    3.1.2 系统工作流程  35-37
  3.2 系统需求分析的目的  37-38
  3.3 系统功能需求  38-39
    3.3.1 车辆牌照特征信息需求分析  38
    3.3.2 识别系统功能  38-39
  3.4 系统非功能性需求  39-40
    3.4.1 系统环境需求  39
    3.4.2 性能需求  39-40
    3.4.3 其他需求  40
  3.5 本章小结  40-42
第四章系统设计  42-51
  4.1 总体设计  42-46
    4.1.1 体系结构  42-43
    4.1.2 系统功能  43-46
  4.2 详细设计  46-50
    4.2.1 系统总流程  46
    4.2.2 车辆图像采集  46-47
    4.2.3 车牌分割流程  47-48
    4.2.4 车牌识别  48-49
    4.2.5 神经网络识别流程  49-50
  4.3 本章小结  50-51
第五章系统关键技术实现  51-67
  5.1 图像预处理  51-52
  5.2 车牌定位  52-56
    5.2.1 牌照定位分析  52-53
    5.2.2 基于行扫描的车牌定位  53-56
  5.3 字符识别  56-66
    5.3.1 牌照规格化处理  56-65
    5.3.2 车牌字符识别  65-66
  5.4 本章小结  66-67
第六章测试与实验  67-73
  6.1 准备工作  67-71
    6.1.1 系统环境  67
    6.1.2 系统安装与运行  67-71
  6.2 识别准确率测试  71-72
  6.3 本章小结  72-73
第七章总结与展望  73-74
致谢  74-75
参考文献  75-78

车辆牌照自动识别设计与实现

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