基于深度学习的车牌识别算法研究

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1、硕士学位论文论文题目：基于深度学习的车牌识别算法研究作者姓名王恒指导教师潘翔教授学科专业计算机科学与技术所在学院计算机科学与技术学院提交日期2017年5月16日万方数据浙江工业大学硕士学位论文基于深度学习的车牌识别算法研究作者姓名：王恒指导教师：潘翔教授浙江工业大学计算机科学与技术学院2017年5月万方数据DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterResearchonthelicenseplaterecognitionbasedondeeplearn

2、ingCandidate:WangHengAdvisor:Prof.PanXiangCollegeofComputerScienceandTechnologyZhejiangUniversityofTechnologyMay2017万方数据浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明

3、确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密□，在______年解密后适用本授权书。2、不保密□。（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日万方数据浙江工业大学硕士学位论文基于深度学习的车牌识别算

4、法研究摘要对于智能交通系统，车牌识别技术是最为基础也是非常关键的一个功能。近年来特定环境下的车牌识别技术已经达到了很高的精度。但是车牌识别是一种对外部光照环境比较敏感的技术。在一些光照环境不好、拍摄距离远且角度不正、夜间大灯等复杂环境影响下，会严重影响车牌图像质量。从而导致车牌字符退化，影响识别率。论文结合近年来的深度学习理论展开车牌识别研究，主要工作如下：1.对于车牌相似字符识别问题，提出了基于深度学习的特征提取和识别方法。该方法首先对字符图像进行归一化处理。然后以归一化后的图像为输入，构建五层深度网络对相似字符由低层到高层的特征表达。在特征提取层定

5、义上采用对字符边缘特征敏感的卷积函数，从而能够对相似字符的局部差异进行分析。实验分析表明，和支持向量机等传统方法相比较，论文算法能够显著提高相似字符识别准确率。2.针对车牌多字符识别效率问题，提出了集成深度学习的多层次车牌识别系统。算法首先采用支持向量机对字符进行统计分类。然后对相似字符时采用卷积神经网络进行识别优化，得到车牌识别结果。实验结果表明该方法不仅能够保证车牌字符整体识别率，而且避免了全部采用深度网络所导致的识别速度慢问题。3.设计和实现车牌识别系统。在上述算法研究基础上，设计实现了车牌识别系统。系统通过动态链接库技术完成车牌识别核心算法的定

6、义，方便二次开发和应用接口。然后构建车牌识别应用，实现图像的导入和识别。关键词：车牌识别，深度学习，相似字符识别，卷积神经网络i万方数据浙江工业大学硕士学位论文RESEARCHONTHELICENSEPLATERECOGNITIONBASEDONDEEPLEARNINGABSTRACTLicenseplaterecognitionisthemostbasicandimportantpartforintelligenttransportationsystem.Inrecentyears,thelicenseplaterecognitiontechnolo

7、gyhasreachedaveryhighprecision.Butthelicenseplaterecognitionisakindoftechnologywhichissensitivetotheexternallightenvironment.Somecaseslikebadlights,longshootingdistanceandnightlightandothercomplexenvironmentalimpactwillseriouslyaffectthequalityofthelicenseplateimage.Asresult,the

8、recognitionratewillbedecreasedduetodegradationl