基于支持向量機(jī)的車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究

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1、；ＴＰ２７４單位代碼２２０分類號(hào)：１０密級(jí)：ＮｏｒｔｈｅａｓｔＰｅｔｒｏｕｍＵｎｉｖｅｒｓｉｔ０ｌｅｙ—－占ｗｗｒｎ碩ｉ研究生學(xué)位論文二。＾―＾—Ｗ—＾―：！」？於Ｗ巧心立；立甜霞：：．；：二－亢潮關(guān)広＊￣一＂立巧評(píng)巧．論文題目：某于支持向景視的車牌巧別系統(tǒng)的研究碩±生：藍(lán)ＪＩ｜指導(dǎo)教師：關(guān)學(xué)忠教授學(xué)科專業(yè)；控制科學(xué)與工程：巧制理論與控制工程研究方向拠年５月２１日ＩＳｆｌＰ學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明本人所呈交的學(xué)位論文是我在指導(dǎo)教師的指

2、導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成。，果據(jù)我所知除文中己經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含其他個(gè)人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對(duì)本文的研巧做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中作了明確說(shuō)明并表水謝意。如居．主、文作者簽名：敗日期：．＿ｆ學(xué)位論文使用授權(quán)聲明本人完全了解東北石油大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定。學(xué)校有權(quán)保留學(xué)位論文并向國(guó)家主管部口或其指定機(jī)構(gòu)送交論文的電子版和紙質(zhì)版、，允許論文被查閱和借閱，可Ｗ采用影印縮?。崳娀驋呙璧葟?fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。東北石油大學(xué)有權(quán)將本，可Ｗ公布論文

3、的全部或部分內(nèi)容入人的學(xué)位論文加入《中國(guó)優(yōu)秀碩ｉ學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》、《中國(guó)博±學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》和編《中漏國(guó)知巧資源總庫(kù)》。保密的學(xué)位論文在解密后適用本規(guī)巧。論文作繼：雜文指導(dǎo)教師簽名：＞Ｊ寺指導(dǎo)小組成員簽名：）＾巧掉艇《ThesisfortheMasterdegreeinEngineeringLicenseplaterecognitionsystemBasedonSupportVectorMachineCandidate:ZhangLuTutor:GuanXuezhongSpecialty:Con

4、trolScienceandEngineeringDateoforalexamination:21stMay.2016University:NortheastPetroleumUniversity東北石油大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文基于支持向量機(jī)的車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究摘要智能交通系統(tǒng)(IntelligentTransportationSystem，簡(jiǎn)稱ITS)利用先進(jìn)的信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)交通的智能自動(dòng)化管理，從而達(dá)到對(duì)道路交通環(huán)境的全面監(jiān)管，幫助改善道路交通狀況、緩解交通壓力等問題。車牌識(shí)別技術(shù)(LicensePlateRecogni

5、tion，簡(jiǎn)稱LPR)作為ITS重要組成部分，是一個(gè)值得研究的課題。車牌識(shí)別系統(tǒng)時(shí)效性和準(zhǔn)確性的提升，是車牌識(shí)別系統(tǒng)研究的關(guān)鍵。車牌識(shí)別系統(tǒng)主要包括：圖像預(yù)處理、車牌定位、車牌字符分割以及字符識(shí)別四個(gè)部分。圖像預(yù)處理是字符識(shí)別技術(shù)的前提，本文通過圖像濾波和灰度變換、Sobel邊緣檢測(cè)、二值化、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理，使處理后的車牌圖像可以減少大量的干擾因素。通過對(duì)車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理，降低了圖像背景的復(fù)雜度、去除了干擾，為車牌識(shí)別提高了精度，節(jié)省了運(yùn)算的時(shí)間和存儲(chǔ)空間。車牌定位是車牌識(shí)別系統(tǒng)中關(guān)鍵的一步。本文在分析多類支持向量機(jī)(S

6、upportVecorMachine，簡(jiǎn)稱SVM)分類的基礎(chǔ)上，對(duì)于車牌圖像總類型數(shù)目不多的分類情況，利用改進(jìn)的支持向量機(jī)分類方法對(duì)車牌圖像進(jìn)行定位。通過取輪廓外接矩形判斷面積和長(zhǎng)寬比，選取出符合車牌特征的區(qū)域，并利用訓(xùn)練好的SVM模型對(duì)候選車牌區(qū)域進(jìn)行判別，最終精確定位車牌的位置。字符識(shí)別的步驟是首先對(duì)采集的車牌字符樣本歸一化處理，然后利用粗網(wǎng)格提取字符的特征，最后通過SVM分類器識(shí)別字符。本文通過對(duì)改進(jìn)的多層感知器網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，結(jié)合單向二叉決策樹的多類支持向量機(jī)分類方法得到支持向量機(jī)決策數(shù)中合適的Lagrange乘子矢量

7、及b值，??SVM分類時(shí)的約束值，以及非線性分類時(shí)核函數(shù)中的常系數(shù)。利用單向二叉決策樹將字符圖像逐步分類，當(dāng)樣本無(wú)法判別出來(lái)時(shí)加入?yún)?shù)調(diào)整，提高了識(shí)別精度，減少了識(shí)別時(shí)間。最終，通過對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析比對(duì)，表明本文采用的改進(jìn)的識(shí)別方法對(duì)于車牌識(shí)別系統(tǒng)的時(shí)效性和準(zhǔn)確性均有所提升。關(guān)鍵詞：車牌識(shí)別，車牌定位，支持向量機(jī)，多層感知器，字符識(shí)別II東北石油大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文LicensePlateRecognitionSystemBasedonSupportVectorMachineABSTRACTIntelligentTrans

8、portSystem(ITS)isaninformationtechnologywhichimprovestrafficconditionbyhightechnology.LicenseplaterecognitionsystemthatisoneimportantpartofIntelligentTr