基于構(gòu)造性學(xué)習(xí)的車牌定位與識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf

1、安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文基于構(gòu)造性學(xué)習(xí)的車牌定位與識(shí)別系統(tǒng)研究姓名：段震申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：張鈴20040101摘要隨著汽車普及率的提高和公路交通需求的增加，交通問題F1益突出，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)來對(duì)交通進(jìn)行有效管理和控制的智能交通系統(tǒng)H益受到人們的重視。在智能交通系統(tǒng)中，車牌的定位和識(shí)別是兩項(xiàng)關(guān)鍵的技術(shù)，可以應(yīng)用于多種場(chǎng)合，具有廣泛的應(yīng)用前景。本文基于構(gòu)造性的覆蓋算法，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)相結(jié)臺(tái)，對(duì)車

2、輛牌照的定位和識(shí)別進(jìn)行了較為深入的分析和研究，力求在圖像中存在較多干擾因素的情況下仍然能夠較好的定位車牌并給出最終的謅別結(jié)果。論文主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：1對(duì)傳統(tǒng)的紋理定位方法進(jìn)行了分析，在此基礎(chǔ)卜提出了’阡疑區(qū)域的概念，從圖像中提取出若干可能的位置去進(jìn)行F一步的處理，從『『fj將原先一步到位的過程轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)由粗及細(xì)的分析過程，降低了早期的誤判率；2將構(gòu)造性的覆蓋算法應(yīng)用于牌照的定位，在對(duì)這些區(qū)域進(jìn)行分析后提取出各自的特征并進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)造

3、出相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用柬排除假的干擾i墨域，同時(shí)結(jié)合圖像的顏色信息來對(duì)dH期的定位結(jié)果進(jìn)行修IF，最終得到IF確的車孵位置；3，在字符的識(shí)別過程中，在使用較為簡(jiǎn)單的圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)匕，仍然使用構(gòu)造性的覆蓋算法，依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的分類能力柬對(duì)車牌字符進(jìn)行識(shí)別；4探討了在樣本數(shù)量較少的情況下，通過在字符識(shí)別過程中引入附加樣本的技術(shù)，利用先驗(yàn)知識(shí)對(duì)原先的樣本集進(jìn)行擴(kuò)充，從而提高剛絡(luò)的性能：從實(shí)驗(yàn)的結(jié)果來看，本文所使用的方法能夠較為準(zhǔn)確的從車牌