基于自適應(yīng)閥值邊緣檢測(cè)和機(jī)器學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別算法研究

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1、東華大學(xué)碩士學(xué)位論文基于自適應(yīng)閥值邊緣檢測(cè)和機(jī)器學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別算法研究專業(yè)名稱：控制科學(xué)與工程作者姓名：崔雷濤指導(dǎo)教師：陳亮學(xué)校代碼：10255學(xué)號(hào)：2131139基于自適應(yīng)閥值邊緣檢測(cè)和機(jī)器學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別算法研究LICENSEPLATERECOGNITIONBASEDONADAPTIVETHRESHOLDEDGEDETECTIONANDMACHINELEARNING專業(yè)：控制科學(xué)與工程作者：崔雷濤指導(dǎo)教師：陳亮答辯日期：2016年1月東華大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：我恪守學(xué)

2、術(shù)道德，崇尚嚴(yán)謹(jǐn)學(xué)風(fēng)。所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除文中已明確注明和引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品及成果的內(nèi)容。論文為本人親自撰寫，我對(duì)所寫的內(nèi)容負(fù)責(zé)，并完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名：日期：年月日東華大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱或借閱。本人授權(quán)東華大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或

3、部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。保密□，在年解密后適用本版權(quán)書。本學(xué)位論文屬于不保密□。學(xué)位論文作者簽名：指導(dǎo)教師簽名：日期：年月日日期：年月日基于自適應(yīng)閥值邊緣檢測(cè)和機(jī)器學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別算法研究基于自適應(yīng)閥值邊緣檢測(cè)和機(jī)器學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別算法研究摘要車牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域扮演了越來越重要的角色，是目前智能交通管理的重要研究方向。隨著社會(huì)對(duì)于車輛管理系統(tǒng)性能要求的日益提高和交通環(huán)境的日益復(fù)雜，現(xiàn)有的車牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)已不能滿足用戶的需求，所以如

4、何在復(fù)雜的環(huán)境下準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)地識(shí)別車牌仍然是智能交通研究人員研究的重點(diǎn)。本文分為車牌定位、車牌字符分割和字符識(shí)別三個(gè)研究部分。車牌定位研究怎樣從一幅圖片中找出車牌的位置并分割出來。整幅圖像受不同時(shí)間點(diǎn)，不同天氣等的影響會(huì)有顏色、亮度上的差異。如何去除信號(hào)采集過程中的噪點(diǎn)和圖像中廣告文字的干擾也是一個(gè)難點(diǎn)。本文使用邊緣檢測(cè)和形態(tài)學(xué)處理結(jié)合的方法定位車牌，并提出根據(jù)定位效果自適應(yīng)地調(diào)整邊緣加權(quán)梯度值和二值化閥值定位候選區(qū)域的方法，然后結(jié)合其他車牌特征遴選候選區(qū)域。這種方法使定位更加準(zhǔn)確。字符分割的難點(diǎn)在于如

5、何排除車牌邊框的干擾，和如何克服字符間的連接現(xiàn)象。本文使用Radon變換和字符筆畫寬度信息進(jìn)行傾斜校正，對(duì)于克服字符間連接則使用理論的字符寬度值預(yù)估和驗(yàn)證的方法確定字符筆畫寬度，然后依據(jù)該寬度分割字符。I基于自適應(yīng)閥值邊緣檢測(cè)和機(jī)器學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別算法研究字符識(shí)別部分關(guān)注字符識(shí)別的精度和速度，以及對(duì)于殘缺車牌的字符識(shí)別能力。針對(duì)現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練速度慢的缺點(diǎn)，本文提出基于在線序列極速學(xué)習(xí)機(jī)的車牌識(shí)別技術(shù)。通過實(shí)時(shí)訓(xùn)練不斷提高識(shí)別率，網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力隨著使用時(shí)間的增加而提高。并進(jìn)一步引入遲滯特性使網(wǎng)絡(luò)具

6、有聯(lián)想記憶能力，設(shè)計(jì)了具有遲滯特性的自選擇極速學(xué)習(xí)機(jī)算法，增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)泛化能力，提高了識(shí)別精度。關(guān)鍵字：車牌定位；邊緣檢測(cè)；字符識(shí)別；極速學(xué)習(xí)機(jī)；遲滯特性II基于自適應(yīng)閥值邊緣檢測(cè)和機(jī)器學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別算法研究LICENSEPLATERECOGNITIONBASEDONADAPTIVETHRESHOLDEDGEDETECTIONANDMACHINELEARNINGABSTRACTAutomaticlicenseplaterecognitiontechnologyhasplayedanincreasingl

7、yimportantroleinthefieldofintelligenttransportation,andisoneoftheimportantresearchdirectioninthecurrentintelligenttrafficmanagementresearch.Therequirementfortheperformanceofsocialmanagementsystemisbecominghigherandtrafficenvironmentisbecomingmorecomplex

8、,existingautomaticlicenseplaterecognitiontechnologycan’tmeettheneedsofusers,sohowtorecognizeplateaccuratelyandtimelyincomplexenvironmentisstillafocusinthestudyofintelligenttransportationresearchers.Thisarticleisdividedintothelice