本文關(guān)鍵詞：基于變論域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別研究

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【摘要】：隨著國家經(jīng)濟的發(fā)展,每一年汽車的數(shù)量較上年都有大幅度的上升,所以對道路交通的管理也是個不小的難題。如今,智能型交通體系的出現(xiàn)有效地緩解了交通壓力,同時,智能交通體系正在逐漸地取代傳統(tǒng)的交管系統(tǒng)。而車牌識別技術(shù)在智能交通體系中被廣泛的應(yīng)用,所以研究車牌識別技術(shù)對交管系統(tǒng)的發(fā)展具有實際應(yīng)用價值。本文的主要工作如下：第一,車牌識別的對象是圖像,由于外界因素的干擾,車牌圖像往往達不到最佳效果,所以有必要對其進行前期處理,包括圖像預(yù)處理和車牌定位。經(jīng)過圖像處理后,得到二值圖像,在此基礎(chǔ)上,本文提出水平投影算法對其進行水平定位,利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法及其垂直投影對其垂直定位,為字符分割提供方便。第二,對字符分割之前同樣需要做一些準(zhǔn)備工作,首先給圖像設(shè)定一個統(tǒng)一的形式,本文選取黑底白字作為標(biāo)準(zhǔn),當(dāng)圖像與之不符,需要做反色處理。若定位后的車牌有傾斜,我們采用霍夫變換將水平方向的兩條線校正過來。最后,根據(jù)車牌的尺寸特征,從車牌的垂直投影圖中找出字符所在的位置,并將其分離開來。第三,車牌字符識別的方法有很多種,本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來識別車牌中的字符。本文著重分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的原理,并將變論域理論應(yīng)用到學(xué)習(xí)率動態(tài)調(diào)節(jié)上,構(gòu)成變論域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有特征提取的功能,但為了加快識別速度,本文提出了小波矩特征提取的算法。在識別過程中,根據(jù)字符的位置,設(shè)計3個相應(yīng)的子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其識別,將三個結(jié)果統(tǒng)計到一起得到最終識別結(jié)果。通過實驗數(shù)據(jù)可以得到,變論域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在車牌識別的效果上更勝一籌。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP183

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本文編號：1273069