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《復(fù)雜背景下車牌識別系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、復(fù)雜背景下車牌識別系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文（專業(yè)學(xué)位）學(xué)生姓名：張婷指導(dǎo)教師：何靜媛副教授學(xué)位類別：工程碩士（計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域）重慶大學(xué)計算機(jī)學(xué)院二O一六年四月TheresearchandimplementationofLicensePlateRecognitionSystemundercomplexbackgroundAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheProfessionalDegreeByTingZhangSupervise
2、dbyAss.Prof.JingyuanHeSpecialty:ME(ComputerTechnologyField)CollegeofComputerScienceofChongqingUniversity,Chongqing,China.April,2016重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文中文摘要摘要車牌自動識別技術(shù)從20世紀(jì)末開始引入中國，主要是通過圖像處理技術(shù)，對車牌進(jìn)行定位、字符分割和字符識別的過程。目前，國內(nèi)車牌識別系統(tǒng)的性能在單一場景下表現(xiàn)良好。然而在復(fù)雜場景中由于環(huán)境影響、光照變化、圖像攝取角度等影響，獲取的車牌圖像分辨率低，背景復(fù)雜。這一方面使得車牌難以
3、定位，另一方面車牌定位后車牌字符粘連斷裂，車牌也無法精確分割和識別，導(dǎo)致車牌識別系統(tǒng)的整體性能下降。通過研究分析，本文以國內(nèi)典型的藍(lán)底白字車牌和黃底黑字車牌為實驗對象，優(yōu)化了復(fù)雜背景下車牌圖像的定位、字符分割和字符識別的問題，在一定程度上提高了車牌識別系統(tǒng)在復(fù)雜背景下的性能。本文主要做了以下幾個方面工作：（1）對于粗定位的車牌，本文使用字符連通體的方式，根據(jù)水平中心線篩選類字符后精確行定位車牌，提高了車牌精確定位效果；（2）在車牌字符分割前，使用支持向量機(jī)（SVM）的方式提取車牌HOG以及HSV直方圖特征學(xué)習(xí)分類判定車牌藍(lán)黃顏色，提高藍(lán)黃車牌反色效果；（3）在
4、字符識別階段，通過對字符圖像置中處理，使用LibSVM+sift特征的方式成功實現(xiàn)了車牌圖像的自動識別。最終，基于C++和Opencv庫，本文設(shè)計并實現(xiàn)了整個系統(tǒng)，在一定程度上改善了復(fù)雜背景下車牌識別的性能。關(guān)鍵詞：車牌識別系統(tǒng)，車牌定位，字符分割，支持向量機(jī)I重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文英文摘要ABSTRACTAutomaticlicenseplaterecognitiontechnologywasintroducedtoChinafromtheendoftwentiethCentury,andmainlyinludestheprocessoflicenseplat
5、elocation(LPL),charactersegmentation(CS)andcharacterrecognition(CR)withthehelpofimageprocessingtechnology.Atpresent,thedomesticlicenseplaterecognition(LPR)systemsperformwellinasinglescene.However,duetotheinfluenceofenvironment,illuminationchangeandimagecaptureangleincomplexscenes,th
6、evehiclelicenseplateimagehaslowresolutionandcomplexbackground.Thesefactorsmakeitdifficulttolocatethelicenseplate,ontheotherhand,licenseplatecharacters’adhesionorbreakingwillresultinlicenseplatenotaccuratelysegmentedandidentifiedandfinallyeffecttheoverallperformanceofthevehiclelicens
7、eplaterecognitionsystem.Throughtheresearchanalysis,thispaperusingdomestictypicalbluebottomwhiteletteringplatesandyellowbottomblackletteringplatesasexperimentalobjects,optimizestheresultsoflicenseplatelocation,charactersegmentationandcharacterrecognitionundercomplexbackground,andimpr
8、ovestheperformanceo
