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原文传递车牌及车标识别若干技术研究

论文题名：	车牌及车标识别若干技术研究
关键词：	模式识别;车标识别;车牌识别;图像处理
摘要：	21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。车辆识别系统主要是由汽车牌照识别和汽车类型识别两大核心技术构成，它在智能交通领域中有着广泛的应用，同时也是计算机视觉、图像处理和模式识别等交叉学科研究的热门课题，因此对相关技术的研究正受到普遍关注。本文正是在这一背景下，对车辆识别技术进行了系统的研究。在车牌识别技术中，本文着重对车牌分类和字符切分等关键技术所涉及的难点进行了深入的研究。在车型识别技术中，与当前国内外学者侧重于研究车辆外形、大小的识别不同，本文主要侧重对汽车标志有效区域的精确定位进行研究。本文提出了一种根据车牌颜色区分民用车及特殊用途车辆的方法。本方法使用决策树C4.5算法和HSV空间色彩信息，利用车牌字符间隔的差异以及车牌颜色的不同等信息进行分类并实现基于颜色反馈的字符切分，达到在识别具体字符之前区分出民用车及特殊用途车辆并准确切分的目的，是车牌字符切分的关键环节及识别的良好辅助。在车牌识别的基础上，本文提出车标识别的解决方法，采用先粗后细的二次定位方法，减小了由于车灯、前排栅格等干扰带来的定位不准确因素，提高了车标的识别率。为了证明方法的有效性，在本文最后给出了实验结果。
作者：	彦楠
专业：	模式识别与智能系统
导师：	郭军
授予学位：	硕士
授予学位单位：	北京邮电大学
学位年度：	2008
正文语种：	中文