基于变论域神经网络的车牌识别研究

发布时间：2017-12-10 04:10

  本文关键词：基于变论域神经网络的车牌识别研究

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【摘要】：随着国家经济的发展,每一年汽车的数量较上年都有大幅度的上升,所以对道路交通的管理也是个不小的难题。如今,智能型交通体系的出现有效地缓解了交通压力,同时,智能交通体系正在逐渐地取代传统的交管系统。而车牌识别技术在智能交通体系中被广泛的应用,所以研究车牌识别技术对交管系统的发展具有实际应用价值。本文的主要工作如下：第一,车牌识别的对象是图像,由于外界因素的干扰,车牌图像往往达不到最佳效果,所以有必要对其进行前期处理,包括图像预处理和车牌定位。经过图像处理后,得到二值图像,在此基础上,本文提出水平投影算法对其进行水平定位,利用数学形态学方法及其垂直投影对其垂直定位,为字符分割提供方便。第二,对字符分割之前同样需要做一些准备工作,首先给图像设定一个统一的形式,本文选取黑底白字作为标准,当图像与之不符,需要做反色处理。若定位后的车牌有倾斜,我们采用霍夫变换将水平方向的两条线校正过来。最后,根据车牌的尺寸特征,从车牌的垂直投影图中找出字符所在的位置,并将其分离开来。第三,车牌字符识别的方法有很多种,本文采用神经网络方法来识别车牌中的字符。本文着重分析了BP神经网络算法的原理,并将变论域理论应用到学习率动态调节上,构成变论域神经网络。虽然神经网络具有特征提取的功能,但为了加快识别速度,本文提出了小波矩特征提取的算法。在识别过程中,根据字符的位置,设计3个相应的子神经网络对其识别,将三个结果统计到一起得到最终识别结果。通过实验数据可以得到,变论域神经网络在车牌识别的效果上更胜一筹。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TP183

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本文编号：1273069