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1、車牌識(shí)別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù),在信息采集、車輛管理、自動(dòng)收費(fèi)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。車牌識(shí)別系統(tǒng)首先對(duì)輸入的汽車圖像進(jìn)行預(yù)處理,提取車牌區(qū)域,并對(duì)車牌上字符進(jìn)行分割,然后對(duì)字符逐個(gè)進(jìn)行識(shí)別,最后按照原順序以文本的形式表示出來,從而得到車牌號(hào)碼的識(shí)別結(jié)果。
車牌識(shí)別技術(shù)主要包括字符識(shí)別、字符分割和車牌定位三個(gè)方面的研究。在車牌進(jìn)行定位前需要對(duì)圖像進(jìn)行邊緣提取、濾波、增強(qiáng)等預(yù)處理,從而提高圖像質(zhì)量降低噪聲。根據(jù)難以
2、定位車牌區(qū)域的問題,本文提出了一種基于多幀識(shí)別結(jié)果融合的字符識(shí)別算法,該算法在單幀字符識(shí)別的基礎(chǔ)上,利用多幀序列圖像的相關(guān)信息,對(duì)車牌的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行融合,經(jīng)過融合的識(shí)別結(jié)果相對(duì)于單幀圖像的識(shí)別結(jié)果具有更高的準(zhǔn)確性。
論文首先分析了車牌識(shí)別系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu),對(duì)系統(tǒng)的功能模塊和運(yùn)行環(huán)境做了具體的闡述。然后研究了圖像預(yù)處理技術(shù),對(duì)車牌識(shí)別系統(tǒng)的圖像數(shù)字化方法,以及圖像變換,圖像增強(qiáng)和圖像分割技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的討論。接著對(duì)車牌的定位分
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