原文传递
复杂背景下车牌识别算法的研究与实现
| 论文题名： | 复杂背景下车牌识别算法的研究与实现 |
| 关键词： | 车牌识别;支持向量机;梯度方向直方图;智能交通管理系统;Opencv2.1软件 |
| 摘要： | 随着国民经济的日益发展，各种车辆迅速增加，在改变人们生活便利的同时，也引发了许多问题。采用智能交通管理系统(ITS，IntelligentTransportSystem)已成为当前公路交通、城市交通管理的主要手段和发展方向，而车牌自动识别技术又是智能交通管理系统中的核心部分。 车牌识别系统(LPR，LicensePlateRecognition)主要包括车牌定位，车牌字符分割，车牌字符识别三个部分。本文对车牌识别系统的三个部分做了比较深入的研究，并利用VisualStudio2008和Opencv2.1软件对车牌识别技术中的三个关键部分分别进行算法实现。具体包括以下内容: 1.车牌定位。针对复杂背景下所拍摄的车牌图像，提出了一种基于SVM的车牌定位算法，该算法用提取HOG特征的车牌正负样本训练SVM分类器，搜索出具有车牌特性的候选车牌区域;然后结合基于纹理特征和垂直投影的车牌定位方法对候选区域进行判断，精确定位出车牌区域。 2.车牌字符分割。本文结合车牌的标准和特点，提出了根据车牌的先验知识，以垂直投影法为基础的车牌字符分割方法，该方法先把车牌分为两个连通区域，即前2个字符和后5个字符，然后对后5个字符进行细分割，根据细分割后的字符的宽度对前2个字符进行分割。 3.车牌字符识别。对车牌字符的识别问题进行了研究，提取车牌字符特征进行训练和分类，构建汉字、英文字母、数字、英文字母和数字等四个一对多分类器，进行车牌字符识别。 |
| 作者： | 阮佳坤 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 李翠华 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 厦门大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
