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基于视频的车辆检测和车牌识别关键技术研究
| 论文题名： | 基于视频的车辆检测和车牌识别关键技术研究 |
| 关键词： | 车辆检测;车牌识别;三帧差分;图像分割;聚类学习;智能交通 |
| 摘要： | 随着科技的进步和经济的发展，传统的交通管理方式已不能完全满足现代社会的需求，智能交通逐步走进我们的日常生活。车辆检测和车牌识别技术是智能交通研究中的重点和关键，但由于背景复杂、自然环境多变及其它外界干扰使得基于视频的车辆检测和车牌识别变得愈发困难。 本文的主要目标是对交通场景中的运动目标进行检测和分类，从视频中识别出车辆，在此基础上对车牌进行定位并识别出车牌号码。在深入分析车辆检测和车牌识别难点的基础上，对运动目标检测、运动目标分类、车牌识别分别进行了研究，主要内容包括: (1)针对利用三帧差分法进行运动目标检测会存在较多噪声的问题，本文通过抗噪图像分割技术将探测到的图像同质性引入目标检测中，从而更好地在目标检测过程中抑制噪声的影响并且尽量保持运动目标的完整性。实验表明，该方法可以去除背景干扰噪声，提高目标检测的正确率。 (2)针对利用贝叶斯分类器、神经网络、支持向量机进行分类时通常只关注分类结果、没有利用数据结构信息、结果可解释性差这些问题，本文设计出了一种基于聚类的关系分类器设计策略。该关系分类器中引入了聚类和分类间的逻辑关系矩阵，该矩阵可刻画出数据的天然形成特点，揭示出聚类和类别之间潜在的逻辑关系，使得分类的过程更加清晰直观、可解释强、识别率高。实验表明，该关系分类器分类准确度较高、时间复杂度较低。 (3)针对车牌的整洁度、自然光照条件并不一定理想的问题，本文对原始图像进行形态学预处理，使其具有较好的清晰度;针对车牌识别过程中车牌定位困难的问题，本文对经预处理后的原始图像进行行、列投影，根据投影结果确定车牌所在区域;针对单个车牌字符分割困难的问题，本文对均值滤波后的二值化车牌进行垂直投影，根据波峰波谷确定分割的位置。在此基础上形成一套完整的车牌识别方案，实验表明该方案的可行性。 |
| 作者： | 丁旸旸 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 蔡维玲 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京师范大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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