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复杂特定环境下货车标记识别的研究
| 论文题名： | 复杂特定环境下货车标记识别的研究 |
| 关键词： | 货车标记识别;车厢标记;铁路货车厂修;标记检测;图像采集;字符分割;模板匹配 |
| 摘要： | 如果铁路货车厂修后的车厢标记错误，可能会造成恶性事故。例如，下次厂修时间标记错误可能会造成列车超期服役，存在很大危险。所以在完成铁路货车厂修后的大字体车号、小字体车号、特征标记、下次厂修时间及辅修时间的印刷作业后，进行标记检测；或者当货车低速驶出车辆厂时，摄像头实时跟踪运动车辆，抓拍货车标记，确保新印刷标记的准确性。因此，设计一套对出厂前印刷标记准确性和有效性的检测系统并配合科学的检测作业流程，以保证铁路货车印刷标记的正确性，保障铁路运输生产安全高效进行，具有重要的实际意义和社会意义。 本研究主要是复杂特定环境下货车标记的识别。不同的天气情况对图像采集的影响不同，不同车型的货车标记大小、车厢颜色、所含信息量都不尽相同，所有这些不同对图像的采集与处理带来了很多影响。货车标记的断裂对字符分割造成很大影响。本文根据具体情况改善了硬件和软件两方面的条件，主要完成了以下几方面工作： (1) 在图像采集过程中，为了改善复杂环境对图像采集的影响，采用LED补光的方法来解决阴天或夜间作业的成像问题，得到了高质量图像； (2) 针对单个字符的断裂现象，在图像分割之前，采用了数学形态学对断裂字符进行修复，达到了很好的效果，为下一步识别打下了良好基础。 (3)为了提高识别率，对分割后的字符进行了大小归一化。然后采用两级模板匹配方法对字符进行识别，第一级利用图形模板匹配进行识别，若有相似字符，进入第二级特征区域匹配，得出识别结果。实验证明，两级模板匹配算法对相似字符有很好的识别效果。 |
| 作者： | 常淑英 |
| 专业： | 机械电子工程 |
| 导师： | 戴士杰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 河北工业大学 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
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