本文關(guān)鍵詞：基于視頻圖像處理技術(shù)的車輛出入管理系統(tǒng)

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【摘要】：車輛出入管理系統(tǒng)作為智能化小區(qū)的一個(gè)重要組成部分,是利用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)和高度自動(dòng)化設(shè)備,對(duì)車輛的出入進(jìn)行安全、有效地管理的系統(tǒng)。隨著私家車日漸增多,人們對(duì)車輛的管理越來(lái)越看重,車輛出入管理系統(tǒng)儼然已成為當(dāng)前模式識(shí)別領(lǐng)域中的重中之重。車牌定位算法、字符分割算法和字符識(shí)別算法是車輛出入管理系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)。本文在研究車牌識(shí)別過(guò)程中常用的相關(guān)算法的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于視頻圖像處理技術(shù)的車輛出入管理系統(tǒng)。本文主要研究工作如下:1.首先對(duì)車牌識(shí)別中常用的車牌定位算法、字符分割算法和字符識(shí)別算法分別進(jìn)行了研究分析。針對(duì)傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法收斂速度慢、精度低的問(wèn)題,利用螢火蟲群優(yōu)化算法的全局尋優(yōu)能力和粒子群算法的收斂速度快的特性,將上述兩種算法與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行結(jié)合,給出了一種改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,來(lái)解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法初始權(quán)值和閾值的隨機(jī)性缺陷,從而緩解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度慢以及精度低的問(wèn)題。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,本文給出的改進(jìn)算法相較于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,在識(shí)別車牌圖像時(shí)具有更快的收斂速度和更高的準(zhǔn)確性,從而可以有效地提高車牌字符識(shí)別的速度和魯棒性。2.在Visual Studio 2012集成開發(fā)環(huán)境下,采用Open CV計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)代碼以及數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),實(shí)現(xiàn)了基于視頻圖像處理技術(shù)的車輛出入管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地識(shí)別出車輛上的車牌號(hào)碼,并給出與車牌號(hào)碼相關(guān)的車主、車輛的信息,以使得管理者可以更加方便地對(duì)車輛進(jìn)行管理。
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;TP391.41

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