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

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【摘要】：隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)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(duì)道路交通的管理也是個(gè)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(shí),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(shí)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(shí)別技術(shù)對(duì)交管系統(tǒng)的發(fā)展具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文的主要工作如下：第一,車牌識(shí)別的對(duì)象是圖像,由于外界因素的干擾,車牌圖像往往達(dá)不到最佳效果,所以有必要對(duì)其進(jìn)行前期處理,包括圖像預(yù)處理和車牌定位。經(jīng)過(guò)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(duì)其進(jìn)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(duì)其垂直定位,為字符分割提供方便。第二,對(duì)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(gè)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(guò)來(lái)。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(lái)。第三,車牌字符識(shí)別的方法有很多種,本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來(lái)識(shí)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(dòng)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(shí)別速度,本文提出了小波矩特征提取的算法。在識(shí)別過(guò)程中,根據(jù)字符的位置,設(shè)計(jì)3個(gè)相應(yīng)的子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其識(shí)別,將三個(gè)結(jié)果統(tǒng)計(jì)到一起得到最終識(shí)別結(jié)果。通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以得到,變論域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在車牌識(shí)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183

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本文編號(hào)：1273069