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基于神经网络的实时车牌定位与识别系统研究

作　者: 黄国胜
导　师: 刘泉
学　校: 武汉理工大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 智能运输系统(ITS) 车牌 图像分割 神经网络 汉字识别
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2002年
下　载: 288次
引　用: 5次
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内容摘要


随着汽车数量的猛增，智能运输系统(ITS)成为当前国内外迫切需要解决的问题，行驶车辆车牌实时识别作为智能运输系统研究重要组成部分是一个热门且难度较大的问题，因此有必要进行深入的研究。本论文的目的是研究设计一种能在固定场景下对行驶车辆完成车牌自动定位和实时识别的系统。我们对彩色车牌图像进行了车牌定位、字符分割和字符识别等方面的研究，并在车牌自动定位和车牌字符分割方面提出了一种新的系统的研究方法。 论文研究了目前车牌定位的两种主要方法和车牌字符分割等方面的问题，并重点讨论了神经网络彩色分类方法在车牌定位中的应用。在大量试验的基础上，我们建立了一种在车牌位置、纹理等信息引导下的快速定位算法。该算法具有运算量小、实时性强、精度较高等优点，尤其彩色分类神经网络在定位分割中具有高准确性、高抗干扰性的优点。鉴于车牌字符的特点及系统对识别率和快速性的要求，我们提出了一种结合粗网格法、投影法、和粗外围法的字符识别方法，并在判别时加入笔划方向特征检验，降低了误识率。试验证明这一方法能取得较好的效果。

全文目录


第一章 绪论  6-14
  1．1 ITS概述  6-8
    1．1．1 ITS的含义和意义  6-8
    1．1．2 ITS的主要内容  8
  1．2 ITS的研究现状和发展趋势  8-13
    1．2．1 国外ITS的发展与现状  8-11
    1．2．2 国内ITS的发展及应用  11-12
    1．2．3 二十一世纪ITS的发展趋势  12-13
  1．3 论文的研究背景及主要内容  13-14
第二章 车牌识别系统设计及构成  14-22
  2．1 系统基本原理  14-15
  2．2 系统各部分功能设计  15-22
    2．2．1 位置传感器  15-19
    2．2．2 输入子系统  19-20
    2．2．3 识别子系统  20
    2．2．4 输出系统  20-22
第三章 车辆图像预处理  22-31
  3．1 车辆图像的灰度增强  22-27
    3．1．1 灰度线性变换  22-25
    3．1．2 灰度非线性变换  25-27
  3．2 彩色数字图像  27-31
    3．2．1 彩色规范  27-28
    3．2．2 彩色图像的归一化处理  28-31
第四章 车牌图像的神经网络彩色分类方法  31-46
  4．1 神经网络简介  31-32
  4．2 神经网络与模式识别的关系  32-35
    4．2．1 神经网络模式与其它模式识别方法的比较  32-33
    4．2．2 神经网络模式识别系统概述  33-35
  4．3 神经网络结构及类型  35-37
  4．4 前馈神经网络  37
  4．5 反向传播学习算法（B-P算法）  37-40
  4．6 多层前传神经网络用于车牌彩色分类  40-46
    4．6．1 彩色分割神经网络学习  42-46
第五章 车辆牌照定位方法的研究  46-54
  5．1 基于知识的车辆牌照的扫描定位方法  46-51
    5．1．1 粗定位  46-47
    5．1．2 精确定位  47-48
    5．1．3 扫描定位法的仿真  48-51
  5．2 定位方法的效果分析  51-54
第六章 车牌字符的识别  54-70
  6．1 汉字识别概述  54-55
    6．1．1 汉字识别的问题与困难  54-55
    6．1．2 汉字识别技术的现状与展望  55
  6．2 汉字识别的预处理技术  55-58
    6．2．1 二值化  56-57
    6．2．2 汉字的行分割与字分割  57-58
    6．2．3 平滑和规范化  58
  6．3 汉字识别的常用方法  58-63
    6．3．1 模板匹配法  58-59
    6．3．2 投影—变换系数法  59
    6．3．3 基于统计量的网络特征、外围特征  59-61
    6．3．4 提取基于笔划方向的结构特征  61
    6．3．5 笔划复杂性指数  61-62
    6．3．6 四周面积编码  62
    6．3．7 主笔划  62
    6．3．8 特征点法  62-63
  6．4 车牌自动识别系统中的汉字识别  63-70
    6．4．1 汉字识别方法效果的分析比较  63-65
    6．4．2 识别采用的判别方法  65-66
    6．4．3 试验结果分析  66-70
第七章 总结  70-72
参考文献  72-75
作者在读硕士期间发表的学术论文  75-76
致谢  76

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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