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原文传递雾霾环境下车辆识别系统研究

论文题名：	雾霾环境下车辆识别系统研究
关键词：	车牌识别系统;雾霾环境;嵌入式系统;图像预处理;Gabor滤波器
摘要：	当前车牌识别系统通常是通过对车牌图像进行图像处理获取车牌信息，然而近年来全国各地雾霾天气出现的次数越来越多，雾霾天气条件下由于大气中微小颗粒物的作用，摄像机拍摄的车牌图像产生退化，使得车牌识别系统的准确性严重降低。为提高车牌识别系统在雾霾环境下识别车牌的准确性，本文提出一种雾霾检测算法，并据此设计了一种车牌识别系统图像预处理算法；同时，本文提出了一种基于Cortex-A8的嵌入式电子车牌识别系统。　　本文主要研究内容如下：　　1.研究基于图像处理的车牌识别系统的各个环节，在Matlab平台上进行仿真，并对系统车牌定位算法进行改进，提高了车牌定位的准确性。　　2.分析有雾霾图像和无雾霾图像的区别，发现其功率谱差异，设计Gabor滤波器组对其进行特征提取，通过PCA（Principal Component Analysis，主成分分析法）方法对特征向量进行降维，然后设计基于LDA（Linear Discriminant Analysis,线性判别分析）方法的分类器对其进行识别。　　3.设计车牌识别系统图像预处理算法，首先通过本文雾霾检测算法对车牌图像进行雾霾检测，然后用基于暗原色先验理论的去雾方法对有雾霾图像进行去雾处理，最后对该预处理算法性能进行仿真测试。　　4.研究新型基于RFID（Radio Frequency Identification，射频识别）技术的电子车牌，并设计基于Cortex-A8的嵌入式电子车牌识别系统。系统硬件主要包括：Tiny210开发板、GPS模块、3G无线网络模块、远距离RFID读写模块。系统软件主要包括：系统bootloader、嵌入式Linux操作系统、QT Embedded开发环境、GPS通信程序、3G上网程序、电子车牌识别程序。对电子标签内部数据存放格式，以及系统内各软件模块间通信协议进行定义。　　本文提出的雾霾检测算法可快速准确检测出车牌图像是否是在雾霾环境下拍摄，该算法在车牌识别系统中得到应用，不仅提高车牌识别系统在雾霾环境下识别准确性，而且对系统在晴天环境下识别速度的影响基本可以忽略。本文设计的基于Cortex-A8的电子车牌识别系统采用非接触RFID技术进行车牌识别，大大降低了天气环境因素对车牌识别准确性的影响。
作者：	张涛
专业：	控制工程
导师：	王剑魁;邴志刚
授予学位：	硕士
授予学位单位：	天津大学
学位年度：	2014
正文语种：	中文