本文關(guān)鍵詞：基于Android平臺(tái)的車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究　出處：《江蘇科技大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：伴隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平的不斷提升,物聯(lián)網(wǎng)這一產(chǎn)業(yè)日益發(fā)揮著其巨大的影響力。作為其融入日常生活的前沿應(yīng)用之一,智能交通給我們帶來(lái)了前所未有的便利。車牌識(shí)別的技術(shù)研究一直是智能交通領(lǐng)域的熱門(mén)方向,已經(jīng)在固定終端平臺(tái)上得到了全面的發(fā)展。而隨著智能手機(jī)的逐漸普及,車牌識(shí)別系統(tǒng)的便攜化、多功能化也將成為其下一步的發(fā)展趨勢(shì)。本文對(duì)車牌識(shí)別系統(tǒng)中的圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割以及字符識(shí)別等相關(guān)操作過(guò)程進(jìn)行了深入的探討和研究,繼而提出了一套完整的基于Android平臺(tái)移動(dòng)終端的車牌識(shí)別系統(tǒng)。相關(guān)主要內(nèi)容如下:(1)根據(jù)實(shí)際拍攝環(huán)境的不同易造成車牌圖像光照不均勻和圖像過(guò)暗等現(xiàn)象,本文提出了一種合理的預(yù)處理改進(jìn)方法。同時(shí)結(jié)合移動(dòng)平臺(tái)固有的硬件特點(diǎn),本文提出了一種融合了邊緣檢測(cè)、形態(tài)學(xué)處理和投影分析的有效快速的定位方法。該方法通過(guò)sobel垂直算子對(duì)圖像的邊緣信息進(jìn)行檢測(cè),通過(guò)形態(tài)學(xué)一系列處理運(yùn)算和篩選從而將車牌連通區(qū)域分離出,達(dá)到初步定位的效果,最后結(jié)合水平和垂直投影的分析,準(zhǔn)確地于車牌上下左右邊緣處進(jìn)行切割,從而精確定位出完整車牌。最后,本文針對(duì)手機(jī)拍攝車牌照片時(shí)存在遠(yuǎn)近不一,導(dǎo)致車牌目標(biāo)區(qū)域過(guò)小影響定位效果的情況,實(shí)現(xiàn)了一種基于高斯尺度變換的改進(jìn)方法。(2)根據(jù)實(shí)際情況考慮,本文提出了一種通過(guò)提取車牌中字符邊界來(lái)進(jìn)行傾斜校正的方法,根據(jù)提取的字符邊界劃定連線,通過(guò)斜率以計(jì)算目標(biāo)車牌的傾斜角度,對(duì)于車牌邊框殘缺不全的情況具有很好的性能。同時(shí)研究了一種根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)與垂直投影進(jìn)行字符分割處理的方法,在具體實(shí)驗(yàn)中對(duì)字符粘連的現(xiàn)象也有一定的改進(jìn)。(3)本文結(jié)合了模版匹配簡(jiǎn)單快速的特點(diǎn),使用改進(jìn)的模版匹配方法。通過(guò)給相應(yīng)模版加高斯噪聲的方法模擬現(xiàn)實(shí)拍攝環(huán)境,提高了識(shí)別算法的魯棒性。對(duì)于相似字符的識(shí)別,本文又提出了對(duì)相似字符進(jìn)行差別分析的方法進(jìn)行相關(guān)處理。(4)將各部分算法移植應(yīng)用于Android平臺(tái),實(shí)現(xiàn)完整的便攜式車牌識(shí)別系統(tǒng)。
[Abstract]:With the continuous improvement of the social and economic level of our country, the Internet of things industry is increasingly exerting its enormous influence, as one of the frontier applications of its integration into daily life. Intelligent transportation has brought us unprecedented convenience. The research of license plate recognition technology has always been a hot direction in the field of intelligent transportation. Has been a comprehensive development in the fixed terminal platform. But with the gradual popularity of smart phones, the license plate recognition system is portable. Multi-function will also become its next development trend. In this paper, the image preprocessing, license plate location, character segmentation and character recognition in the license plate recognition system are deeply discussed and studied. Then a complete license plate recognition system based on Android platform mobile terminal is proposed. The main contents are as follows: 1). According to the actual shooting environment, the license plate image illumination is uneven and the image is too dark. In this paper, a reasonable preprocessing improvement method is proposed. At the same time, considering the inherent hardware characteristics of the mobile platform, this paper proposes a fusion of edge detection. An efficient and fast location method for morphologic processing and projection analysis, which detects the edge information of the image by sobel vertical operator. Through a series of morphological processing operations and screening to separate the connected area of license plate to achieve the effect of initial location, and finally combined with horizontal and vertical projection analysis. In order to locate the complete license plate accurately, the license plate is cut from the left and right edges of the license plate accurately. Finally, the paper takes the license plate photos on the mobile phone, which is far and near. Because of the situation that the license plate target area is too small to affect the localization effect, an improved method based on Gao Si's scale transformation is realized, which is considered according to the actual situation. In this paper, we propose a method of skew correction by extracting the character boundary of the license plate. The line is delimited according to the extracted character boundary, and the slope is used to calculate the tilt angle of the target license plate. It has good performance for incomplete license plate border. At the same time, a method of character segmentation based on prior knowledge and vertical projection is studied. In the specific experiment, the phenomenon of character adhesion is also improved. 3) this paper combines the characteristics of template matching simple and fast. The improved template matching method is used to simulate the real shooting environment by adding Gao Si noise to the template. The robustness of the recognition algorithm is improved. In this paper, a method of differential analysis of similar characters is proposed to deal with each part of the algorithm. The algorithm is transplanted to Android platform to realize a complete portable license plate recognition system.
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;TP316

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本文編號(hào)：1437319