车辆牌照识别系统设计.doc
约41页DOC格式手机打开展开
车辆牌照识别系统设计,2万字41页 摘要： 车辆牌照识别技术有三个重要的环节，它们是车辆牌照的定位、字符分割、字符识别。对于车牌定位，论文主要采用了基于边缘检测和投影法的牌照定位算法，先把图像进行垂直边缘检测，利用车牌区域垂直边缘丰富的特点，对整幅图像进行描，找到各个类似车牌的区域，然后根据所统计的特征值的范围筛选出唯一的车牌区域。在字符分...
内容介绍
此文档由会员 杜丽 发布
2万字 41页
摘要：
车辆牌照识别技术有三个重要的环节，它们是车辆牌照的定位、字符分割、字符识别。对于车牌定位，论文主要采用了基于边缘检测和投影法的牌照定位算法，先把图像进行垂直边缘检测，利用车牌区域垂直边缘丰富的特点，对整幅图像进行描，找到各个类似车牌的区域，然后根据所统计的特征值的范围筛选出唯一的车牌区域。在字符分割方面，采用基于投影法的车牌字符分割，对于一些字符有粘连和断裂的车牌图像有针对性的切分，充分利用了字符的先验知识。对于车牌字符的识别问题，本文主要介绍了基于BP神经网络识别算法，网络的训练过程采用可变动量项和自适应学习率相结合的方法。
关键词：车辆牌照识别技术，车牌定位，车牌字符的分割，车牌字符的识别
Abstract
the algorithm locates the plate-like areas，and thus finds out the only true plate area according to the range of the feature values. For the character segmentation, depending on the vertical projection segmentation, the paper proposes the special segmentation according to many plate images with some fracture and conglutination characters. On the section of character recognition, the recognition algorithm based on BP neural network is taken in the procedure of network training, the algorithm combines the momentum method with adaptive learning rate.
Keywords：License Plate Recognition Technology，the Plate Location, the Character Segmentation, the Section of Character Recognition
目 录
1 绪论
2 图像预处理
3 车牌定位与分割
3.1 车牌的基本特征
3.2 基于灰度图像的定位方法 14
3.2.1 基于边缘检测和投影法的牌照定位算法 14
3.2.2 直接扫描法 16
3.2.3 基于小波变换的车牌定位方法 17
3.2.4 基于神经网络的车牌定位方法 17
3.2.5 基于直方图峰点检测的车牌定位方法 18
3.3 基于彩色图像的车牌定位方法 19
4 字符分割 21
4.1 基于投影法的车牌字符分割 21
4.2 采用基于纹理的字符分割阈值方法 23
4.3 区域分割为基础的车牌字符分割的方法 23
4.4 利用直方图信息进行字符分割的方法 23
4.5 采用形态学进行字符分割的方法 24
5 字符识别 24
5.1 模板匹配字符识别算法 25
5.2 BP神经网络字符识别法 26
5.2.1 BP神经网络模型 26
5.2.2 BP神经网络学习算法 27
5.2.3 应用BP神经网络识别字符 28
5.3 投影-变换系数字符识别方法 29
5.4 基于简单识别器的字符识别方法 29
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
摘要：
车辆牌照识别技术有三个重要的环节，它们是车辆牌照的定位、字符分割、字符识别。对于车牌定位，论文主要采用了基于边缘检测和投影法的牌照定位算法，先把图像进行垂直边缘检测，利用车牌区域垂直边缘丰富的特点，对整幅图像进行描，找到各个类似车牌的区域，然后根据所统计的特征值的范围筛选出唯一的车牌区域。在字符分割方面，采用基于投影法的车牌字符分割，对于一些字符有粘连和断裂的车牌图像有针对性的切分，充分利用了字符的先验知识。对于车牌字符的识别问题，本文主要介绍了基于BP神经网络识别算法，网络的训练过程采用可变动量项和自适应学习率相结合的方法。
关键词：车辆牌照识别技术，车牌定位，车牌字符的分割，车牌字符的识别
Abstract
the algorithm locates the plate-like areas，and thus finds out the only true plate area according to the range of the feature values. For the character segmentation, depending on the vertical projection segmentation, the paper proposes the special segmentation according to many plate images with some fracture and conglutination characters. On the section of character recognition, the recognition algorithm based on BP neural network is taken in the procedure of network training, the algorithm combines the momentum method with adaptive learning rate.
Keywords：License Plate Recognition Technology，the Plate Location, the Character Segmentation, the Section of Character Recognition
目 录
1 绪论
2 图像预处理
3 车牌定位与分割
3.1 车牌的基本特征
3.2 基于灰度图像的定位方法 14
3.2.1 基于边缘检测和投影法的牌照定位算法 14
3.2.2 直接扫描法 16
3.2.3 基于小波变换的车牌定位方法 17
3.2.4 基于神经网络的车牌定位方法 17
3.2.5 基于直方图峰点检测的车牌定位方法 18
3.3 基于彩色图像的车牌定位方法 19
4 字符分割 21
4.1 基于投影法的车牌字符分割 21
4.2 采用基于纹理的字符分割阈值方法 23
4.3 区域分割为基础的车牌字符分割的方法 23
4.4 利用直方图信息进行字符分割的方法 23
4.5 采用形态学进行字符分割的方法 24
5 字符识别 24
5.1 模板匹配字符识别算法 25
5.2 BP神经网络字符识别法 26
5.2.1 BP神经网络模型 26
5.2.2 BP神经网络学习算法 27
5.2.3 应用BP神经网络识别字符 28
5.3 投影-变换系数字符识别方法 29
5.4 基于简单识别器的字符识别方法 29
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
