车牌识别算法研究

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时间:2018-03-10

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1、中国科学技术大学硕士学位论文车牌识别算法研究姓名:安勇申请学位级别:硕士专业:模式识别与智能系统指导教师:张高伟20050301中国科学技术大学硕士学位论文车牌识别系统算法研究摘要车牌识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。其目的就是在无需为车辆加装其它特殊装置的情况下实现对车辆的自动监测,从而给交通系统的自动管理提供了极大的方便。因此车辆牌照自动识别系统的实现是推进交通管理计算机化的关键技术之一。本文的主要内容是车牌识别系统的算法研究。论文首先简要地介绍了车牌识别技术的研究现状.然后结合我国当前使用的机动车牌照的规格特征对车牌识别技术的基本原理及主要图像处理

2、技术进行了分析。在此基础上.论文重点研究了车牌定位、字符分割、字符识别的算法。(1)提出了基于车牌图像的字符连接特征(字符纹理之间的关联性)和区域增长的车牌定位方法,该算法对车辆所处背景的依存度低,可以对一幅图像中多个车牌进行定位。(2)采用投影法和回扫法进行字符分割。(3)以待识别字符图像投影峰值序列和上下边矩比值作为字符结构特征进行粗分类,以模板匹配进行字符识别。关键诃:图像处理,车牌定位,字符分割,字符识别中国科学技术大学硕士学位论文车牌识别系统算法研究AbstractLicensePlateRecognition(LPR)isoneoftheresearchsubjectsinw

3、hichthetechnologyofcomputervisionandpatternrecognitionsapplied.ThepurposeofLPRistorealizetheautomaticvehiclesupervisingwithoutotherspecialequipments.Sotheautomaticmanagementoftrafficsystemwillbemuchmoreconvenient.TheLPRisoneofthekeystoenhancetheautomatizationoftrafficsystem.ThethesisisovertheLPR’

4、sarithmetic.AfterknowingabouttheLPRresearchcurrentstatusandlearningthevehicleplatestandardofourcountryandtechnologiesofimagesprocessingusedinLPRresearch,wemainlycompleteaLPRsystemachievedsatisfyingresult.Alicenselocationmethodbasedoncharacters’connectionandregionriseispresented,whichdoesnotdepend

5、onthebackgroundandcanlocatemorethanoneplatesinaphoto.Projectionandscan—backmethodsareusedincharacterssegmentation.Thecharacterimage’sprojectionandquadratureareusedtoclassifycharactersfirstly,andsimplestencil·matchingisusedtorecognizecharacterfinally.Keywords:imageprocessing,licenseplatelocation,c

6、haractersegmentation,characterrecognition.II。中国科学技术大学硕士学位论文车牌识别系统算法研究1.1机器视觉概述第1章绪言人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性,因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器,包括智能机器人,是这种机器撮理想的形式,也是人类科学研究中所面临的最大挑战之一。智能机器是指这样一种系统,它能模拟人类的功能,能感知外部世界并有效地解决人所能解决的问题。人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官,其中约80%的信息是由视觉获取的。因此,对于智能机器来说,赋

7、予机器以人类视觉功能对发展智能机器是极其重要的,也由此形成了一门新的学科~一机器视觉(也称计算机视觉或图像分析与理解等)。机器视觉的发展不仅将大大推动智能系统的发展,也将拓宽计算机与各种智能机器的研究范围和应用领域。机器视觉是研究用计算机来模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术。机器视觉系统的首要目标是用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。机器视觉系统获取的场景图像~般是灰度图像,即三维场景在二维平面上的投影。此时,场景三

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