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《實(shí)時(shí)車牌識(shí)別研究及其在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、Real·TimeLicensePlateRecognitionResearchngandIntelligentTransPortationSystemsintheAPPlicationAThesisSubmittedtoChongqingUulversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheDegreeofMasterofEngineeringbyZhollyrallSuPervisor:ProLDuanQichangMajor:ControlTheoryandControlEngineeringC
2、ollegeofAutomationofChongQinZUniversitv.，‘目尸J二、產(chǎn)聲幾聲/Chongqlllg，ChinaAPril，2008重慶大學(xué)碩十學(xué)位論文中文摘要摘要智能運(yùn)輸系統(tǒng)是21世紀(jì)現(xiàn)代化交通運(yùn)輸體系的重要發(fā)展方向，它是一種信息化、智能化、社會(huì)化的新型現(xiàn)代交通系統(tǒng)。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和人們生活水平的日益提高，整個(gè)社會(huì)對(duì)交通運(yùn)輸?shù)男枨蟛粩嘣龃?，智能交通系統(tǒng)的應(yīng)用勢(shì)在必行。實(shí)時(shí)車牌識(shí)別作為智能交通系統(tǒng)中的一個(gè)分支，在大型停車場(chǎng)的管理系統(tǒng)、公共安全、交通管理及有關(guān)部門有著特別重要的實(shí)際運(yùn)用價(jià)值，正日益受到人們的重視。本文運(yùn)用
3、圖像處理技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)、車牌定位技術(shù)、字符分割技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù)等來(lái)解決車輛牌照識(shí)別問(wèn)題;分為圖像預(yù)處理、車牌區(qū)域定位與幾何校正、字符分割與歸一化及字符識(shí)別四個(gè)模塊對(duì)實(shí)時(shí)車牌識(shí)別進(jìn)行分析研究。論文首先研究圖像的預(yù)處理，將采集到的含有車牌的圖像進(jìn)行灰度化、灰度拉伸、直方圖均衡化、中值濾波和圖像二值化處理，并改進(jìn)了一種二值化效果較好的基于灰度直方圖的全局最佳平均閉值法;然后對(duì)我國(guó)車牌特征和常見(jiàn)的車牌定位技術(shù)進(jìn)行深入研究，改進(jìn)了一種基于車牌區(qū)域灰度分布與幾何特征的實(shí)時(shí)車牌定位方法;通過(guò)對(duì)車牌發(fā)生幾何形變的原因及類型的分析研究，采用了基于斜率的車牌傾
4、斜校正方法;基于常見(jiàn)的字符分割方法和車牌本身的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及先驗(yàn)知識(shí)的分析研究，改進(jìn)一種基于投影法與車牌先驗(yàn)知識(shí)相結(jié)合的分割方法;采用鄰近插值法，雖然精確度相對(duì)較低但可以滿足系統(tǒng)的要求且實(shí)現(xiàn)方便，將字符歸一化為犯x16的點(diǎn)陣，為字符的識(shí)別做好準(zhǔn)備。最后對(duì)粒子群優(yōu)化算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)原理作了簡(jiǎn)要介紹和分析研究，在此基礎(chǔ)上提出了PSO一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并將其用于實(shí)時(shí)車牌字符識(shí)別。關(guān)鍵詞:車牌識(shí)別，車牌定位，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，粒子群算法，字符識(shí)別鄉(xiāng)重慶大學(xué)碩十學(xué)位論文英文摘要ABSTRACTIntelligentTransPortSystemintheZlsteentu
5、rymodernizationofthetransPortationsystemanimPortantdeveloPmentdireetion，it15akindofinformation，intelligenee，andanewtyPeofmodernsocietyofthetransPortsystem.Withtheeontinuedsoeio一economiedeveloPmentandinereasingthelivingstandardsofthePeoPle，theentireeommunityoftransPortdemandgrow
6、ing，IntelligentTransPortationSystemAPPlieationinevitable.Real一TimeLieensePlateReeognitionasabranchofIntelligentTransPortationSystem，inthelargeearParkmanagementsystem，Publiesafety，trafficmanagement15ParticularlyimPortantandrelevantdePartmentshavethePraetiealaPPlicationofvalue，ar
7、eincreasinglysubjeettothePeoPle，5attention.ThisPaPerusesimageProeessingteehnology，Pattemreeognitionteehnology，thevehieleregistrationPositioningteehnology，eharaetersegmentationteehniquesandneuralnetworkteehnologytosolvetheProblemofvehieleliceneeidentification.DividedintoimagePre
8、Proeessing，regionalloeationandlieensePlategeometrieeor
