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车牌识别中关键技术的研究
作 者: 徐晓涛
导 师: 万燕
学 校: 东华大学
专 业: 计算机系统结构
关键词: 车牌识别 车牌定位 字符分割 字符识别 mean-shift 区域生成 形状上下文
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要
车牌的自动识别技术在智能交通系统中的作用十分重要,广泛的应用于电子警察、高速公路监管与收费、停车场出入管理等领域。而车牌字符的自动识别准确率一直受到图像质量的影响,目前现有的车牌识别算法主要是用于识别车牌字符较大、较清晰的车牌,对于分辨率较低的车牌字符识别能力较低。本文简要地阐述了车牌识别过程中的定位、切割、识别等技术。并在此基础上针对分辨率较低的车牌,提出了一个比较完整的车牌识别系统。该系统对分辨率较低的车牌字符图像有较高的识别率,可靠性高,具有一定的实用价值。车牌识别系统主要有车牌定位,字符分割和字符识别三部分组成。本文将这三个模块有机地整合在一起,最终构成本文的车牌识别系统。对于车牌定位模块,本文提出了一种改进的基于mean-shift算法的车牌粗定位方法。该算法将灰度信息引入彩色空间,结合区域分析方法,具有较高的识别率,并且减少了人工阈值的使用。对于字符分割模块,本文改进了基于区域生成的车牌识别算法。提高其对于低分辨率情况下的分割准确率。并增强了对非车牌区域的检出率。而字符识别模块,本文针对低分辨率情况下字符特征不明显的问题,提出了一种基于形状上下文的车牌识别算法。对于车牌中容易混淆的字符有较高的识别率。最后,本文对整个系统的实现进行了简要介绍,并对系统进行了性能评测。
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全文目录
摘要 5-6 ABSTRACT 6-8 目录 8-10 插图索引 10-12 表格索引 12-13 1 绪论 13-20 1.1 引言 13 1.2 课题的研究背景及其应用范围 13-14 1.3 车牌识别技术的发展和研究现状 14-17 1.4 车牌识别系统的一般步骤 17-18 1.5 本文的研究内容 18-19 1.6 本文的结构 19-20 2 车牌定位 20-45 2.1 车牌定位算法概述 20-23 2.2 mean-shift算法及其特点 23-26 2.3 基于mean-shift算法的车牌定位算法的设计与实现 26-41 2.4 实验数据及结果 41-44 2.5 小结 44-45 3 车牌字符切分 45-58 3.1 车牌字符切分算法概述 45-46 3.2 前背景的确定以及车牌的二值化 46-48 3.3 确定上下边界 48-49 3.4 垂直投影分析 49-52 3.5 字符区域生成 52-53 3.6 区域的筛选、合并、切分 53-56 3.7 实验数据及结果 56 3.8 小结 56-58 4 字符识别 58-77 4.1 字符识别算法概述 58-60 4.2 形状上下文描述子简介 60-62 4.3 形状上下文用于车牌字符识别所需要考虑的问题 62-64 4.4 基于形状上下文的车牌字符识别算法 64-67 4.5 准确率和性能试验 67-75 4.6 小结 75-77 5 系统集成与总结 77-81 5.1 集成测试 77-78 5.2 总结 78-79 5.3 展望及后续工作 79-81 参考文献 81-86 攻读硕士学位期间发表的学术论文 86-87 致谢 87
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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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