車牌號碼的準(zhǔn)確獲取是智能交通系統(tǒng)中最關(guān)鍵的部分之一,它直接決定了智能交通系統(tǒng)的發(fā)展速度以及技術(shù)水平。經(jīng)大量研究者證明,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的算法能很好的適應(yīng)各種不同的自然場景中車牌的檢測與識別。本文在分析傳統(tǒng)的車牌檢測與識別算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上,通過優(yōu)化FasterRCNN框架和LeNet-5網(wǎng)絡(luò),并分別實現(xiàn)車牌的檢測與車牌字符的識別。本文針對自然場景中車牌的檢測與車牌字符的識別進(jìn)行研究,主要研究內(nèi)容包含以下3個方面:1)在復(fù)雜的自然場景中,通常會出現(xiàn)圖像亮度偏低或者過暗等問題,這不利于對車牌的檢測與識別。本文分析了各種圖像增強算法,發(fā)現(xiàn)帶顏色恢復(fù)的多尺度（MSRCR）算法對圖像增強的表現(xiàn)較好。但是原始的MSRCR算法是基于R、G、B三個通道的,并且其中都包含了顏色和亮度信息,對每個通道進(jìn)行增強的同時會改變原圖像的顏色信息。因此,本文采用HSV中的亮度（V）通道進(jìn)行增強,它對亮度增強的同時保證了顏色恒常,最后再將兩種顏色空間得到的圖像進(jìn)行加權(quán)平均,得到一種新的高精度的基于兩種顏色空間融合的MSRCR算法。2)針對復(fù)雜多變的自然場景中的車牌檢測問題,本文提出了一種基于錨比... 

【文章來源】：湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

文中算法流程圖

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌檢測與識別算法研究16些結(jié)果適用于美國、歐洲、巴西等地的車牌。我們可以觀察到，我們的統(tǒng)一途徑不受來自不同區(qū)域的車牌的影響，并且對光照、姿態(tài)、大小和模糊度等方面的變化具有很強的魯棒性。圖2.7文中車牌識別結(jié)果圖2018年，RaysonLaroca等人提出一種基于YOLO檢測器的魯棒性實時的自動車牌識別算法[63]。文中選用常規(guī)城市交通場景中的4500幀連續(xù)的圖像。這些圖像是從150個1S、幀率為30的視頻中分離出來的。將這些圖像的40%作為訓(xùn)練集、40%作為測試集20%作為驗證集。文章中考慮大部分字符分割算法可能不能準(zhǔn)確的分割出完整的字符，且各個字符之間都有小的關(guān)聯(lián)，即使是真實值和預(yù)測值之間一個像素之差，也可能會影響字符的識別。因此，文中使用一個1-3個不同的估計值來填充從而達(dá)到高精度的識別率。如圖2.8顯示，圖像中用更多的噪聲信息來填充。圖2.8不同數(shù)量的填充圖對比如前所訴，文中使用兩個網(wǎng)絡(luò)來識別字符。對于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，輸入的是字符和字符的標(biāo)簽。對于數(shù)字識別，文中將字符分割的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的前4層從網(wǎng)絡(luò)

不同數(shù)量的填充圖對比

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]汽車牌照自動化識別若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 楊鼎鼎.湖北民族學(xué)院 2018



本文編號：2922660