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文檔簡介
1、隨著科技的進步和私家車的普及,車聯(lián)網(wǎng)勢在必行,智能交通系統(tǒng)也越來越重要。對智能交通來說,車牌識別起著至關(guān)重要的作用。本文通過對其關(guān)鍵技術(shù)的分析研究,設(shè)計了一套完整的車牌識別流程及算法,并進行了仿真。
車牌識別主要由車牌定位、車牌字符分割、字符識別三部分組成。本文從這三方面出發(fā),重點研究了各部分的相關(guān)技術(shù),并進行了改進。論文的主要工作包括:
首先是對車牌定位算法進行了改進。先采用形態(tài)學(xué)對車牌進行粗定位,減少車牌
2、區(qū)域待定范圍,然后結(jié)合先驗知識,使用水平投影與垂直投影聯(lián)動的方法,最終有效的剔除偽車牌區(qū)域,精確定位車牌區(qū)域。
其次是分割算法的改進。在傳統(tǒng)的投影分割算法的基礎(chǔ)上,本文又結(jié)合了連通域方法。首先使用連通域法對傾斜矯正后的車牌圖片進行降噪濾波,為精確投影奠定基礎(chǔ),然后使用投影法去除車牌邊框,并進行字符分割。
最后,在字符識別部分,在經(jīng)典BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上,附加動量因子和自適應(yīng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)速率。仿真實驗表明本文算
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