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原文传递车牌照识别关键技术研究

论文题名：	车牌照识别关键技术研究
关键词：	车牌识别系统;车牌定位;字符分割;字符识别;模式识别;字符特征
摘要：	车牌照识别(LPR)系统的研制与开发,是现代化交通发展的热点问题,也是影响交通系统智能化、现代化的重要因素.车牌照识别系统是一个实时的计算机视觉系统.车牌照识别系统研究涉及数字图像处理、计算机视觉、模式识别和人工智能等多个技术领域.该文的主要研究工作如下:1.该文将图像分割技术应用于车牌定位中,提出了一种新的基于车牌颜色的定位方法,即通过丰富的投影信息和HSV颜色模型中的H分量来定位车牌.实验结果表明该算法对光照不均和复杂背景不敏感,能够快速、有效地提取出车牌.定位准确率超过98.5％.2.字符分割是印刷体字符分割的一个特殊应用,是把车牌图像分成单个的字符图像,以便进行字符识别.在确定车牌的字符的上下边界时,该文提出了一种改进的扫描线算法,取得了很好的效果;利用全局分割和局部调整的技术实现单个字符的分割.3.字符的识别是对车牌上的汉字、字母和数字进行理解的过程,是系统的核心.识别的关键在于分类器的选择与组织.针对车牌中的汉字,结合分割出的汉字图像的特点,提出了基于纹理特征的汉字识别方法.针对车牌的字母和数字,该文采用了两种识别方法,一种是新的基于多分类器集成的识别方法,其识别结果理想,识别率为98.6%;另一种是采用改进的BP神经网络,分别实现字母、数字、字母及数字的识别,识别结果较好,整体识别率为97.2%.4.在上述研究的基础上,设计、实现了一个车牌照的实时识别系统.系统主要分为车牌定位、字符分割与字符识别三个部分,执行结果理想.该系统应于交通车辆违章视频监控系统中,使系统在对违章车辆的确认上更自动化,智能化.
作者：	郑霞
专业：	计算机软件与理论
导师：	周明全
授予学位：	硕士
授予学位单位：	西北大学
学位年度：	2004
正文语种：	中文