2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、車牌識(shí)別(Lisence Plate Recgnition,LPR)是指對(duì)路面監(jiān)控系統(tǒng)所獲得的車牌圖像進(jìn)行自動(dòng)地檢測(cè)識(shí)別,并輸出所監(jiān)控車輛的牌照信息的技術(shù)。車牌識(shí)別是當(dāng)前提倡的物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)中的重要組成部分。因?yàn)樗o現(xiàn)在以汽車為主要出行工具的生活帶來(lái)了巨大方便,所以該技術(shù)得到了廣泛地應(yīng)用,例如高速路的收費(fèi)處、公共停車處及案件偵破時(shí)等。廣泛地應(yīng)用使車牌識(shí)別成為了當(dāng)前科學(xué)研究的熱點(diǎn)課題。
  車牌識(shí)別技術(shù)從1988年提出至今已經(jīng)得到了廣泛

2、的研究學(xué)習(xí),并日趨成熟。但在自然環(huán)境下,由于光照角度的變化易造成圖像中的照度不均勻,以及光照不足時(shí)造成采集到的圖像質(zhì)量退化。對(duì)這些質(zhì)量不高的圖像,車牌識(shí)別系統(tǒng)獲得的準(zhǔn)確率較低。針對(duì)此問(wèn)題作者在本文中提出了基于相位一致性的牌照識(shí)別的方法,方法中利用相位一致性檢測(cè)圖像邊緣。由于相位不受對(duì)比度和光照角度和強(qiáng)弱變化影響的特點(diǎn),因此檢測(cè)得到的邊緣清晰且完整。在相位邊緣上應(yīng)用車牌紋理特征定位車牌,然后利用檢測(cè)得到的相位一致性車牌圖像進(jìn)行分割和識(shí)別。

3、該方法提高了車牌定位在光照多變和暗光環(huán)境下的準(zhǔn)確率。
  本文介紹了當(dāng)前常見(jiàn)的車牌定位技術(shù),提出基于相位一致性的車牌定位算法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真的比較,表明了本文算法的優(yōu)越性。在定位得到的車牌相位一致性的基礎(chǔ)上進(jìn)行字符分割。通過(guò)對(duì)幾種常見(jiàn)字符分割方法的比較,提出了結(jié)合垂直投影與連通域的字符分割算法,該算法提高了字符分割的精度和速度。在分割得到的單個(gè)字符的相位一致性矩陣上,應(yīng)用小波分析提取字符特征向量,再利用支持向量機(jī)(SVM)完成字符初

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