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文檔簡介
1、車牌的檢測識別是計算機視覺和圖像處理研究領(lǐng)域的一個重要課題,并且在目標檢測領(lǐng)域具有代表性。由于天氣和光照的變化、復雜背景的干擾等原因的存在,使得車牌信息的描述與真實目標存在較大差異,給車牌的正確檢測帶來極大挑戰(zhàn)。針對現(xiàn)有視覺系統(tǒng)適應(yīng)性和魯棒性不高的問題,論文對目標的檢測識別機制和方法進行研究。主要內(nèi)容有: 人類視覺的目標識別機制。首先對人類視覺機制進行研究,在分析物體視覺特征和人類視覺信息感知特性的基礎(chǔ)上,分析人類視覺感知基于相
2、關(guān)知識的推理和人類視覺基于知識的由粗到精的多層次識別機理。然后,總結(jié)人類視覺感知的一些規(guī)律和仿人視覺的目標感知策略,建立閉環(huán)反饋的視覺檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型。 分層感知的車牌分割。首先在大尺度圖像上檢測車輛整體,設(shè)計實現(xiàn)基于多幀證據(jù)的背景建模方法和基于幀間相關(guān)的實時背景更新算法;然后在車輛的小尺度圖像上檢測車牌,用搭橋法消除細節(jié)檢測車牌整體;最后提出基于反饋機制的車牌定位方法和車牌字符的多尺度分割方法。 信息缺失條件下的車牌識
3、別。以運動車輛中部分遮擋的車牌為研究對象,根據(jù)人類識別目標能夠從局部推斷全局的規(guī)律,綜合多幀局部證據(jù)對車牌進行檢測。對于缺失信息的車牌,在車輛小尺度圖像上檢測可疑車牌大致區(qū)域,并綜合多幀局部特征進行推理。并將分塊思想用于字符識別中,提出一種仿人的車牌字符識別方法。 大量實驗證明,提出的車牌定位算法可以有效解決光照不均、牌照褪色、以及復雜背景干擾等情況下的車牌定位問題;識別算法能夠識別局部信息缺失的字符,并可用于部分遮擋車牌的漸進
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