原文传递
基于深度学习的行驶证车辆识别代号检测系统设计与实现
| 论文题名： | 基于深度学习的行驶证车辆识别代号检测系统设计与实现 |
| 关键词： | 车辆识别代号;检测系统;软件设计;功能模块;深度学习 |
| 摘要： | 车辆识别代号即VIN码，又俗称十七位码。平时所说的车架号跟车辆识别代号是一样的。随着经济快速发展，物质生活水平的提高、财富的积累，车辆的数量也越来越多，VIN码作为汽车唯一的身份标识，其包含着生产厂商、车身型号、发动机型号、出厂年份等信息，在很多场景下都能用到。车辆租赁维修、二手车售卖、保险服务等必然要录入车辆的基本信息，通过VIN码每个字符的含义可以识别并且能够识别出该车辆的信息，另一方面通过VIN码可以识别出该车辆是否出现过交通事故，进而保护消费者的合法利益。 通过对国内外各大公司对车辆识别的分析与研究，可以发现车辆识别代号的检测与识别已经成为了研究者们关注的重点。为了识别出十七位VIN码字符这个目标，开发出了车辆VIN码的检测与识别系统，该系统在训练神经网络模型方面是基于Caffe框架，在图像预处理方面调用opencv库完成。首先是通过神经网络训练模型对行驶证进行倾斜矫正，将行驶证位置放正并统一图像大小，其次是对图像进行灰度化、平滑、增强等预处理操作，为后续在行驶证上检测出VIN码做好前期准备，然后是基于神经网络模型在行驶证对VIN码进行检测，最后检测出VIN码后，通过图像处理将VIN码上每个字符进行位置定位，然后截取出字符图像，通过之前训练好的字符模型进行字符识别，识别出VIN码字符。 经过系统测试后证实系统运行稳定且无明显缺陷，识别VIN码的正确率较高，说明系统的设计和实现方法是可行且有效的。将系统运用到具体的业务场景后，也得到了较好的反馈，表明该系统的设计满足的识别VIN码系统实现的需求。 |
| 作者： | 冯磊 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 万琳 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华中科技大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
