深度学习算法在车牌识别系统中的应用

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3、中不包含其他人己经发表或撰，也写过的研究成不包含为果电的证过。获得子科技大学或其它教育机构学位或书而使的材料与用一工志对同的已我作的同本研究所做任何贡巧在论中了的献文作明确表示意。说明并谢：：作者签名日巧日期年支３论用文使授权本论文者全了解电子科技学有关保留、用学位论文学位作完大使，磁，的规保國家送交文定有权留并向有关部口或机构论的复印件和盘和。人授权论文被查电子科技大学可＾＾论的全允许阅借阅本＾将学位文部或部分，用印、内容编入有关数据库进行检索可采影缩印或扫描、。等复制手段保存汇编学位论文（保密

4、的位论在解密遵此规）学文后应守定作者签：：例名签名导师爲罐嗦冷：Ｈ期心年１月口，３分类号密级注1UDC学位论文深度学习算法在车牌识别系统中的应用（题名和副题名）刘峥强（作者姓名）指导教师刘洪盛副教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业通信与信息系统提交论文日期2016.3.28论文答辩日期2016.5.20学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。APPLICATIONOFDEEPLEARNINGALGORITHMINLICENSE

5、PLATERECOGNITIONSYSTEMAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:CommunicationandInformationSystemsAuthor:LiuZhengqiangAdvisor:AssociateProfessorLiuHongshengSchool:SchoolofCommunication&InformationEngineering摘要摘要车牌识别系统被广泛应用于现实生活中，如收费站、停车场

6、、十字路口等，这些具体的应用能够有效缓解交通拥堵现象，起到节省人力成本、提高效率、改进管理模式的作用，同时它也是智能交通系统的重要组成部分。深度学习算法是目前机器学习领域的研究热点，被广泛应用于图像识别、语音识别、人脸识别、自然语言处理等领域。因此本文的研究具有一定的理论意义和实用价值。本文系统由车牌定位、字符分割和字符识别三个模块组成。作者在对各模块的几个常见算法进行研究的基础上，提出应用深度学习算法的改进，最终实现算法的工程转化和系统应用。主要工作如下：1.对比分析深度置信网络、堆栈自编码网络和卷积神经网络的结构特点，指出它们在图像领域应

7、用的优势或不足，确立卷积神经网络作为本文的应用算法；2.研究国内车牌的规格和特点，在此基础上分析几种常见定位算法的优缺点，根据本文定位算法的设计原则提出改进方法，即利用数字图像技术实现对图像中疑似车牌区域的快速提取工作，避免深度学习算法的全图扫描花费。其中，候选区域的提取依据是车牌的两个显著特征（边缘和颜色），再结合矩形特性进行粗筛选。对于得到的候选区域，算法利用分类性能优异的AlexNet模型进行真伪判决；3.由于深度学习与字符分割算法的契合度不高，因此作者在参考现有几种字符分割算法的基础上，结合已收集的车牌数据，实现本文的字符分割算法。该

8、算法采用常规的数字图像技术实现，即先后利用Hough变换、OTSU阈值分割及Radon变换等预处理技术得到便于字符切分的情形，然后根据车牌的先验信息和投影特征实现字