車牌識(shí)別作為智能交通系統(tǒng)（ITS,Intelligent Transportation System,）中一個(gè)重要且熱門的研究方向,已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種交通場合,在緩解交通擁堵、道路流量監(jiān)控、交通管理、違章抓拍等多個(gè)方面起到了積極作用,具有較高的社會(huì)研究價(jià)值。隨著汽車保有量的爆炸式增長,如何更快捷更準(zhǔn)確地獲取車牌信息成為了熱門的研究課題。本文以智能交通作為切入點(diǎn),立于傳統(tǒng)算法理論之上,對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的汽車車牌識(shí)別進(jìn)行算法研究。從傳統(tǒng)的車牌識(shí)別算法入手,本文研究了國內(nèi)車牌的特點(diǎn)和常用的圖像特征,對(duì)車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理操作,去除噪聲,提高車牌檢測與識(shí)別的準(zhǔn)確率。本文使用描述圖像能力較強(qiáng)的HOG（Histogram of Oriented Gradient）局部特征描述子對(duì)車牌信息進(jìn)行特征提取,基于傳統(tǒng)的支持向量機(jī)（SVM,Support Vector Machine）的算法完成車牌識(shí)別,使用二分類SVM進(jìn)行車牌定位,多個(gè)二分類SVM完成車牌字符識(shí)別。本方法雖然獲得了較高的車牌定位準(zhǔn)確率,但字符綜合識(shí)別準(zhǔn)確率只達(dá)到90%。針對(duì)傳統(tǒng)SVM算法在車牌識(shí)別中的不足,通過對(duì)SSD（Single Shot... 

【文章來源】：長安大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

汽車牌照參數(shù)指標(biāo)圖

原始車輛彩色圖像（左）與灰度化處理后圖像（右）

車輛圖像灰度化（左）與灰度拉伸后圖像（右）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[4]一種較為普適的車牌識(shí)別技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 賀亮亮.華南理工大學(xué) 2014
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[8]車牌圖像二值化效果的改進(jìn)算法研究[D]. 魏誠.浙江大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3266308