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茶山公安分局车牌自动识别系统设计与实现
| 论文题名： | 茶山公安分局车牌自动识别系统设计与实现 |
| 关键词： | 智能交通;车牌识别系统;软件开发;图像滤波;边缘检测;BP神经网络 |
| 摘要： | 现代智能交通系统(Intelligent Transportation Systems，ITS)是建立在计算机视觉和模式识别技术之上的智能系统，车牌识别(License Plate Recognition，LPR)技术正是其中的一项重要研究课题。 典型的车牌识别系统一般包括图像预处理、车牌定位，字符分割和字符识别四个部分，本文从这四个方面对车牌自动识别技术进行了深入研究，提出了有效的解决策略，并实现了计算机软件的仿真和集成测试，各部分均已得到可信结果。 本文主要完成了车牌识别系统的方法研究和软件验证。车牌识别过程主要包括：车辆图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。车牌预处理方法，首先通过高斯滤波对图像进行平滑处理，再用基于黄金分割的大津迭代方法对图像进行二值化的处理。车牌定位方法，首先利用Canny算法勾勒出车辆边缘再通过双投影确定车牌位置。字符分割方法，首先通过Radon变换确定是否需要进行倾斜校正，再通过双线性插值方法使字符尺寸归一化，然后通过双投影切割单个字符。字符识别方法，识别之前首先建立汉字、字母、数字的样本库，包括标准字体和常见情形下的字体，用 BP神经网络将车牌字符识别出来，理想的网络还可推广到其它语言。本文突出讨论了基于黄金分割法的大津迭代算法以及基于大津阈值的“两个阈值一分为三”的二值化法。试验结果表明，论文所提出的车牌识别方法能较准确地识别车牌，整个系统的识别能力和运行性能良好。 |
| 作者： | 胡桂霞 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 乔明 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 电子科技大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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