發(fā)布時(shí)間：2017-11-26 10:16

  本文關(guān)鍵詞：基于MATLAB的車牌識(shí)別系統(tǒng)研究

  更多相關(guān)文章： 車牌識(shí)別 小波變換 Otsu算法 模板匹配 BP網(wǎng)絡(luò) MATLAB

【摘要】： 近幾年,車牌識(shí)別系統(tǒng)作為智能交通的一個(gè)重要方向越來(lái)越受到重視。車牌識(shí)別系統(tǒng)可以應(yīng)用于停車場(chǎng)管理系統(tǒng)、高速公路超速管理系統(tǒng)、城市十字路口的“電子警察”、小區(qū)車輛管理系統(tǒng)等各個(gè)領(lǐng)域,對(duì)國(guó)家的安全發(fā)展有很大的作用。雖然目前已有一些車牌識(shí)別系統(tǒng)相關(guān)產(chǎn)品出現(xiàn),但是對(duì)其算法的研究發(fā)展從沒(méi)有停止,仍有許多學(xué)者在做著進(jìn)一步的研究改進(jìn)。 本文首先對(duì)車牌識(shí)別系統(tǒng)的現(xiàn)狀和已有的技術(shù)進(jìn)行了深入的研究,在研究的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)出一個(gè)基于MATLAB的車牌識(shí)別系統(tǒng)。確定了整體設(shè)計(jì)方案,其中軟件部分包括車牌定位、車牌字符切分及車牌字符識(shí)別三個(gè)模塊。車牌定位模塊中提出了基于小波變換的車牌邊緣提取的算法,以及車牌二次定位的算法,提高了系統(tǒng)在光照條件較差的情況下的定位準(zhǔn)確率,該算法對(duì)于各種底色的車牌具有良好的適應(yīng)性;車牌的二值化采用了改進(jìn)的Otus算法,重新劃分了其兩維直方圖的區(qū)域,改進(jìn)后的算法大大減少了運(yùn)行時(shí)間,對(duì)于各種類型的車牌都能達(dá)到較好的二值化效果;針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)字符識(shí)別算法,采用有動(dòng)量的梯度下降法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),減小了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程的振蕩趨勢(shì),使得BP網(wǎng)絡(luò)能夠較快的達(dá)到收斂,完成車牌字符的識(shí)別。對(duì)模板匹配算法和BP網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行對(duì)比,證明了BP網(wǎng)絡(luò)算法要優(yōu)于模板匹配算法。 根據(jù)上述算法搭建了一個(gè)測(cè)試平臺(tái)。整個(gè)測(cè)試平臺(tái)的軟件部分采用MATLAB的M語(yǔ)言編寫(xiě)。通過(guò)測(cè)試平臺(tái),對(duì)353幅卡口汽車照片進(jìn)行車牌識(shí)別,測(cè)試系統(tǒng)的性能。測(cè)試結(jié)果表明,本課題設(shè)計(jì)的車牌識(shí)別系統(tǒng)可有效地實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別,為今后的產(chǎn)品化奠定了很好的技術(shù)基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：TP391.41

【引證文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1229465