車(chē)牌及車(chē)標(biāo)識(shí)別技術(shù)的研究.pdf_第1頁(yè)
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1、車(chē)輛識(shí)別技術(shù)是智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System,ITS)的關(guān)鍵技術(shù)之一,車(chē)牌及車(chē)標(biāo)識(shí)別技術(shù)是車(chē)輛識(shí)別技術(shù)的重要研究領(lǐng)域。車(chē)牌與車(chē)標(biāo)是車(chē)輛信息的重要組成部分,其在車(chē)庫(kù)管理、路口收費(fèi)、交通違章抓拍等場(chǎng)景都發(fā)揮了極其重要的作用,具有很大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。
  本課題對(duì)近年來(lái)車(chē)牌識(shí)別及車(chē)標(biāo)識(shí)別技術(shù)相關(guān)的理論和算法做了較為全面的了解和分析,系統(tǒng)地闡述了車(chē)牌識(shí)別技術(shù)和車(chē)標(biāo)識(shí)別技術(shù)的難點(diǎn)。在P

2、C平臺(tái)上完成車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)和車(chē)標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和優(yōu)化,其中重點(diǎn)對(duì)車(chē)牌識(shí)別技術(shù)中涉及的字符分割和字符識(shí)別、車(chē)標(biāo)識(shí)別技術(shù)中涉及的車(chē)標(biāo)定位、識(shí)別部分進(jìn)行深入研究和改進(jìn)。本文主要工作如下:
  (1)在車(chē)牌字符分割方面,應(yīng)用了一組基本圖像處理方法對(duì)車(chē)牌分割前圖像進(jìn)行預(yù)處理,并基于此提出了一種動(dòng)態(tài)模板結(jié)合非零像素點(diǎn)的字符分割方法。首先根據(jù)車(chē)輛牌照字符按比例排列分布的特性設(shè)置車(chē)牌模板,使用模板在預(yù)處理后的車(chē)牌圖像中滑動(dòng),并動(dòng)態(tài)地改變模板的寬度,

3、每滑動(dòng)一次計(jì)算模板中七個(gè)字符區(qū)域內(nèi)非零像素點(diǎn)的數(shù)目,以包含最大的非零像素點(diǎn)數(shù)目的模板位置作為最終車(chē)牌字符的分割位置,實(shí)現(xiàn)字符分割。對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行測(cè)試,包含預(yù)處理在內(nèi)的字符分割模塊的正確率為95.62%,平均耗時(shí)14.75ms。
  (2)在字符識(shí)別方面,實(shí)現(xiàn)了基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)結(jié)合局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)特征的字符識(shí)別,經(jīng)測(cè)試檢驗(yàn),該方法

4、有較好的準(zhǔn)確率且耗時(shí)較少。對(duì)識(shí)別錯(cuò)誤的字符進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,歸類(lèi)觀察到錯(cuò)誤字符多為圖像質(zhì)量較差(如傾斜、殘缺、模糊等)的字符?;诖耍疚恼硎占舜罅康唾|(zhì)量字符樣本,加入原字符訓(xùn)練集中重新訓(xùn)練得到分類(lèi)器,將字符識(shí)別正確率從94.80%提高至97.73%,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明訓(xùn)練集對(duì)樣本的覆蓋程度對(duì)分類(lèi)器的性能有很大影響。
  (3)在車(chē)標(biāo)定位方面,針對(duì)已有車(chē)牌檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)車(chē)標(biāo)的定位。該定位方法首先對(duì)車(chē)標(biāo)周?chē)交蜇Q直紋理進(jìn)行抑制以突顯車(chē)標(biāo)區(qū)

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