在監(jiān)控場景下的車牌自動(dòng)檢測識別技術(shù)是智能交通系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù),新能源車輛車牌的出現(xiàn)帶來了新的車牌檢測識別問題,此外,因自然環(huán)境以及監(jiān)控設(shè)備等因素的影響,采集到的車牌圖像既有清晰的高質(zhì)量圖像,也有模糊的低質(zhì)量圖像,因此對于不同質(zhì)量的車牌圖像,都需要設(shè)計(jì)出能夠正確提取車牌信息的檢測算法。本文著眼于此,針對不同質(zhì)量監(jiān)控視頻下車牌檢測識別問題,以及現(xiàn)有車牌檢測識別技術(shù)所存在的不足,對監(jiān)控場景下的傳統(tǒng)車牌和新能源車牌檢測識別問題進(jìn)行深入研究與實(shí)現(xiàn),主要工作如下:（1）提出了一種基于監(jiān)控視頻的新能源車牌檢測方法,建立新能源車輛車牌樣本庫。通過構(gòu)建的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自上而下逐層提取車牌不同“粒度”特征,再自下而上進(jìn)行上采樣融合每層的特征,然后根據(jù)融合的特征產(chǎn)生基于不同置信度的候選框,并根據(jù)不同置信度分配不同權(quán)重值給對應(yīng)的候選框,最后合并得到在監(jiān)控場景中定位率較高的新能源車牌檢測模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌檢測方法,相比于其他使用單一特征的方法準(zhǔn)確率更高,漏檢率明顯較低,同時(shí)對傳統(tǒng)車牌的檢測定位準(zhǔn)確率也有很大程度的提升。（2）實(shí)現(xiàn)了一階段式的不定長車牌號碼識別技術(shù)。本文的車牌識別模型無需... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

論文結(jié)構(gòu)圖

現(xiàn)有車牌檢測定位技術(shù)車牌檢測定位的目的，在于在一張車輛圖片中找出車牌的位置，通常來說是指在圖片上利用大小合適的矩形框來框選出車牌圖像區(qū)域，如圖2.1所示�，F(xiàn)有的車牌檢測定位算法大致可分為基于顏色、幾何形狀、邊緣、字符等傳統(tǒng)特征的車牌檢測算法和基于學(xué)習(xí)特征的車牌檢測算法。(a)新能源車牌檢測定位(b)傳統(tǒng)藍(lán)色車牌檢測定位圖2.1車牌檢測定位示意圖

[52]。最大穩(wěn)定極值區(qū)域算法的基本原理如圖2.6所示，圖2.6中的曲線幅度值表示灰度值，不同的顏色表示不同的區(qū)域，在某一區(qū)域中，當(dāng)灰度值從最小的灰度值h0慢慢增大到hr，該區(qū)域的面積 變化幅度(dA1dr，A1為二值圖像圖中封閉區(qū)域的面積，r為灰度閾值)不大。當(dāng)灰度閾值超過hr時(shí)，A1區(qū)域?qū)⒑虯2區(qū)域融合在一起

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3351959