【摘要】：隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,汽車數(shù)量越來越多,因此需要應(yīng)用具有先進(jìn)性、有效性的智能交通系統(tǒng)(Intelligent Traffic System,ITS)對(duì)車輛進(jìn)行管理。ITS能夠超效率配置資源,提升道路負(fù)載能力和交通運(yùn)行管理效率,以此釋放城市交通擁擠的壓力。其中車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition System,LPRS)是智能交通系統(tǒng)中的主要組成部分,其近年來也已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)。目前LPRS已經(jīng)開始在高速公路智能收費(fèi)、監(jiān)控違章車輛、電子警察等交通領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。然而,當(dāng)前投放于實(shí)際應(yīng)用中的識(shí)別產(chǎn)品存在較差的普適性和魯棒性,當(dāng)在復(fù)雜環(huán)境下:如由于光照而產(chǎn)生的車牌反光、車牌顏色存在褪色、車牌表面附有灰塵、車牌部分存在異物遮擋、夜晚光照不均勻、甚至一幅交通圖像中存在多個(gè)車輛牌照等情況下車牌識(shí)別的效率和準(zhǔn)確性就會(huì)嚴(yán)重降低,所以關(guān)于上述復(fù)雜環(huán)境下車牌識(shí)別的技術(shù)研究仍舊任重道遠(yuǎn)。針對(duì)上述復(fù)雜環(huán)境下車牌識(shí)別研究中的車牌定位、字符分割和識(shí)別三個(gè)步驟存在問題,本文分別提出了一些行之有效的改進(jìn)措施。1.車牌定位算法中,采用一種基于車牌顏色特征生成灰度圖像并進(jìn)行二值化的方法,為了消除車牌周圍的干擾點(diǎn),將其與基于HSI空間生成的二值圖像執(zhí)行邏輯與操作。然后根據(jù)車牌的紋理和結(jié)構(gòu)特征實(shí)現(xiàn)車牌的初始定位,對(duì)篩選后的候選區(qū)域分別提取Hu矩和PHOG(pyramid histogram of oriented gradients,金字塔形狀的梯度直方圖)特征并進(jìn)行特征融合,最后采用PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群算法)優(yōu)化的SVM(Support Vector Machine,支持向量機(jī))實(shí)現(xiàn)車牌的精確定位,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在上述復(fù)雜環(huán)境下實(shí)現(xiàn)定位成功率在97%以上。2.字符分割算法中,首先針對(duì)常見的水平傾斜及單一基于Hough變換檢測(cè)角度不準(zhǔn)確的問題,將Hough變換與旋轉(zhuǎn)水平投影相結(jié)合進(jìn)行校正,克服了單一方法的不足,采用的基于跳變法和垂直投影法去除邊框算法大大節(jié)省了時(shí)間,同時(shí)也保證了去除效果。切割字符中提出了一種基于車牌字符結(jié)構(gòu)特征及遍歷垂直投影的切割算法,算法不僅計(jì)算量小,且容易實(shí)現(xiàn),從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中也可以得到,該算法能夠避免第二個(gè)字符與第三個(gè)字符中間分隔符的影響,同時(shí)在車牌字符存在斷裂、褪色、異物遮擋、光照干擾等情況下也能夠正確實(shí)現(xiàn)切割。3.字符識(shí)別算法中,針對(duì)在樣本數(shù)量不足時(shí),傳統(tǒng)CNN(Convolutional Neural Networks,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))結(jié)構(gòu)的LeNet-5在識(shí)別中的存在的問題,本文從激活函數(shù)和結(jié)構(gòu)上對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),通過去除C5層簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)減少了訓(xùn)練參數(shù)且在全連接層使用了dropout策略,改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了字符識(shí)別正確率和效率的提高,平均正確率達(dá)93%以上且具有較高的魯棒性。
【圖文】：

不同算子提取結(jié)果

圖 3.9 邊緣提取及二值化結(jié)果個(gè)非常有效的求和工具，紋理映射、人臉用。為了計(jì)算積分圖像，需要標(biāo)記每個(gè)像素方的像素總和 I ( x , y )，對(duì)于每個(gè)像素( x , y
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：U495;TP391.41

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