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原文传递停车场车牌识别技术研究与实现

论文题名：	停车场车牌识别技术研究与实现
关键词：	停车场;图像定位;字符分割;识别技术;模板匹配;BP神经网络
摘要：	随着社会经济的快速发展,国内汽车数量急剧增加。这对城市交通控制、安全管理以及停车场管理带来了极大压力,未来交通管理问题已成为一个亟待解决的现实问题。作为汽车唯一身份标识的车牌号码,车牌自动识别技术能够实现停车场汽车身份的自动登记与验证,从而大大减少管理人员的工作量。囚此,它将成为实现未来停车场管理智能化的主要推动力,本文的主要任务就是对停车场车牌自动识别关键技术进行研究与实现。　　本文主要深入研究了停车场车牌图像定位、车牌字符分割以及车牌字符识别等关键技术,并提出了相应的算法。在车牌定位前,本文先对输入的车牌图像进行了一系列的预处理,然后提出了一种基于二值图像跳变和数学形念学的车牌定位方法。与现有车牌定位方法相比,本文提出的方法具有抗干扰能力强以及定位准确率更高等优点。车牌定位后,接下来对车牌图像区域进行了倾斜矫正、车牌边框铆钉去除,以及车牌背景统一处理,并采用了一种基于车牌字符连通区域的字符分割方法对车牌图像区域进行字符分割,该方法还对字符粘连和断裂情况进行了拆分与合并处理,实现了对车牌字符的有效分割。最后对分割出来字符块进行了归一化处理,详细分析了常用的一些字符识别方法原理,并对模板匹配和BP神经网络字符识别方法进行了改进,提高了车牌字符的识别率和识别速度。车牌字符识别后,再对识别出来的字符进行了语音报号和数据保存,以备必要时查询。　　本文有效提高了车牌定位的准确度,改进了现有的字符识别算法,解决了车牌字符分割中存在的字符粘连与断裂难题,实现了停车场汽车牌照号码的自动识别,且所确算法都在MATLAB(R2007b)编程环境下进行了仿真。
作者：	崔良义
专业：	电子与通信工程
导师：	刘玉玲
授予学位：	硕士
授予学位单位：	湖南大学
学位年度：	2011
正文语种：	中文