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基于图像识别技术的智能交通监控系统研究
| 论文题名： | 基于图像识别技术的智能交通监控系统研究 |
| 关键词： | 智能交通;交通监控;车牌定位;图像识别 |
| 摘要： | 本文对智能交通监控系统中因天气、光照、路况所造成的车牌模糊现象的车牌识别问题进行了研究。在图像预处理环节中，首先对图像进行增强，然后提出一种基于小波分析和遗传算法的去噪方法，对图像进行了去噪处理，取得了较好的效果，为进一步的处理作好了准备；在车牌定位环节中，提出了一种基于小波高频部分重构获取边缘信息，再根据投影特征进行定位的方法，取得了理想的定位效果；在车牌字符分割环节中，提出了一种基于改进的Snake模型的字符分割的方法，解决了粘连字符的分割问题：在字符识别环节中，为了提高识别率，分析车牌字符的分布规律将字符识别系统分为四个子系统，采用了一种基于模板匹配的改进AdaBoost算法的字符识别方法。它不仅继承了传统AdaBoost算法的识别率高、识别速度快等优点，针对AdaBoost算法的退化现象，根据样本在权重上的分布情况，对权重进行适当的调整，解决了经典AdaBoost算法中存在的退化现象。 |
| 作者： | 段红 |
| 专业： | 控制理论与控制工程 |
| 导师： | 黄友锐 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 安徽理工大学 |
| 学位年度： | 2007 |
| 正文语种： | 中文 |
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