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基于支持向量机的牌照识别技术的研究
| 论文题名： | 基于支持向量机的牌照识别技术的研究 |
| 关键词： | 牌照号码;字符分割;字符识别;支持向量机;车牌识别;智能交通 |
| 摘要： | 随着高速公路联网收费系统在全国的普遍实施，利用电子不停车收费技术提升高速公路通行能力，提高服务品质的需求也日益凸显。2004年8月，交通部正式批准“联网电子收费工作组”，负责联网电子收费领域的标准化工作，并把电子不停车收费系统作为未来联网电子收费的发展方向。高速公路联网收费后特别是电子不停车收费实施后，将不可避免的带来逃费现象的增加。利用牌照识别技术自动记录车辆，不但能有效减少逃费现象，而且能提高通行能力，减少堵车。另外，高速公路的视频稽查系统也需要用到牌照识别技术。目前，牌照的自动识别技术还不是很完善，主要的问题集中在识别的正确率和识别的速度上。由于识别技术实时性的要求，所以速度是个很重要的因素。识别的正确率高，算法复杂，时间长，速度慢；速度快，时间短，识别的正确率低。因此，在保证速度的前提下，提高正确率是目前的一个重要课题。另外，在自然条件不理想的情况下，识别的正确率更是不理想。因此，如何提高车辆牌照识别的正确率和识别的速度，对于在日趋复杂的交通情况下检测和监测车辆，有着极其重要的意义，也是目前研究的重要的课题之一。因此，本文所研究的牌照自动识别技术具有很强的的现实意义。随着该项技术的日臻完善，牌照识别技术将广泛地应用到于交通系统，比如，高速公路的车流量的计算，车辆的超速处罚等车辆监控系统。本文论述了牌照自动识别技术的理论和实现。涉及的工作为： (1)在牌照二值化中，提出了一种二值化算法，该算法具有效果好，速度高的特点。 (2)在牌照字符分割中，提出了将先验知识和垂直投影相结合的方法，该方法能有效排除牌照两侧的干扰。 (3)在牌照字符识别中，提出了一种提取特征向量的方法。 (4)在利用支持向量机识别过程中，提出了基于改进决策树的分类方法。该方法加快了识别速度，提高了识别的正确率。 |
| 作者： | 董俊 |
| 专业： | 计算机软件与理论 |
| 导师： | 李景银 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北大学 |
| 学位年度： | 2007 |
| 正文语种： | 中文 |
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