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《汽車牌照識別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、江南大學碩士學位論文汽車牌照識別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)姓名：杜圣康申請學位級別：碩士專業(yè)：計算機技術(shù)指導教師：毛力;趙曉山20090601摘要摘要交通的發(fā)展是社會發(fā)展和人民生活水平提高的基本條件，保持經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展，以提高現(xiàn)有道路、公路網(wǎng)絡的運輸能力和運輸效率的智能交通系統(tǒng)成為解決交通運輸問題的一個重要途徑。車牌自動識別技術(shù)是智能交通系統(tǒng)中的一個重要方面，本文敘述了一個車牌識別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)方法。該系統(tǒng)通過云臺控制攝像頭的移動和鏡頭的拉伸、調(diào)焦等任務，然后把現(xiàn)場站主機視頻捕捉卡上獲取的視頻數(shù)據(jù)進行壓縮，通過網(wǎng)絡傳送給中心站主機進行車牌識別
2、。在車牌識別前，要對車牌圖像進行預處理，先將車牌圖像轉(zhuǎn)變成灰度圖像，以減少后續(xù)的圖像處理計算量。隨后采用Hough變換對傾斜的車牌圖像進行矯正，以利于隨后的車牌字符分割。本文重點敘述了車牌的識別方法。通過預處理后，首先進行車牌定位，使用基于顏色空間及灰度形態(tài)學的車牌定位方法，從候選區(qū)域中提取車牌圖像。然后進行字符分割，找出車牌圖像中的每個字符。最后使用基于神經(jīng)元網(wǎng)絡的字符識別技術(shù)識別出車牌字符。本文的創(chuàng)新點在于對車牌定位技術(shù)中進行了新的探索。車牌定位技術(shù)中最不穩(wěn)定的因素就是二值化中閾值的確定。本文使用基于顏色空間及灰度形態(tài)學的車牌定位
3、方法，故意避開閾值確定的問題。該方法的主要思想就是將采集的圖像從RGB彩色空間轉(zhuǎn)化到HSV彩色空間，再將圖像轉(zhuǎn)化為5級灰度圖，然后采用灰度形態(tài)學運算并根據(jù)車牌特征從候選區(qū)域中準確地分割出原始圖像中的車牌。該方法在實踐中取得了較好的效果，可供同類車牌識別系統(tǒng)參考。關(guān)鍵詞：車牌識別系統(tǒng)，灰度形態(tài)學，神經(jīng)網(wǎng)絡識別AbstraetAbstractThedevelopmentoftransportationisalevelelevatedbasicconditionofasocietydevelopmentandpeopleliving．Wor
4、koutatransportationproblembyimprovingtheconveyanceabilityoftheexistingroad，highwaynetworkandtheintelligencetransportationsystemoftheconveyanceefficiencyisanimportantpathtOkeepeconomydevelopment．Licenseplate’Sautomaticallyidentifyingisatechniqueofanintelligencetransporta
5、tion．Thistextillustratesadesignandrealizationmethodofthelicenseplateidentifingsystem．Thesystemshootsheadambulationandpulloflenstostretch，adjustburntere．missionthroughcloudpedestalcontrol，thencatchesthevideodatawhichthevideocardobtainstothespotstationhost．Beforeidentifyi
6、nthelicenseplate，changethelicenseplatepicturetoashdegreepicture．ThenadoptsHoughtransformationtotheinclinationfortheconvenienceofpartitioningatthesubsequentlicenseplatecharacter．Afterpreparingprocess．usethelicenseplatef．Ⅸedpositionbylearnsaccordingtothecolorspaceandashde
7、greeappearancemethod，withdrawalicenseplatepicturefromthecandidateforelectiondistrict．Thencarryoncharacterpartition,findouteachcharacterinthelicenseplatepicture．Finallynsesanetworkaccordingtothenervedollaridentifytechniquetoidentifyalicenseplatecharacter．Inthelicenseplat
8、efixedpositiontechniquethemostunsteadyfactoristwovaluesmediumsettle．Thistextuselearnsaccordingtothecolorspacea
