隨著中國經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,國內(nèi)很多城市交通擁堵已經(jīng)成為了一種常見現(xiàn)象,特別是假日旅游時(shí),交通擁堵,車禍頻發(fā)。隨著城市數(shù)字化發(fā)展,無人駕駛技術(shù)的提出,智能交通系統(tǒng)也應(yīng)運(yùn)而生,用機(jī)器視覺代替人眼視覺,不僅可以提高工作效率、降低勞動(dòng)強(qiáng)度,更可以節(jié)省大量的人力、物力、財(cái)力,使城市交通更加智能地發(fā)展。本文研究了車輛在高速行駛時(shí)、以及在夜晚昏暗燈光下等復(fù)雜條件下的車牌字符識(shí)別,通過維納濾波復(fù)原以及圖像增強(qiáng)技術(shù)可以有效的將低質(zhì)量圖像變?yōu)榉虾罄m(xù)實(shí)驗(yàn)要求的圖像。車牌識(shí)別主要由車牌圖像采集、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別這四個(gè)部分組成。本文利用工業(yè)相機(jī)獲取車牌圖像,再用MATLAB軟件進(jìn)行圖像預(yù)處理,采用像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行車牌定位,垂直投影和模板匹配相結(jié)合的算法進(jìn)行字符分割,最后提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模板匹配相結(jié)合的算法完成了車牌字符識(shí)別。實(shí)驗(yàn)證明本文的識(shí)別算法有效的提高了字符識(shí)別的準(zhǔn)確率,并且能夠在復(fù)雜條件下完成識(shí)別。 

【文章來源】：南昌大學(xué)江西省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．２灰度直方圖??

圖３．３灰度調(diào)整??

圖４．２字符分割??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3077135