本文選題：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：機(jī)器學(xué)習(xí)　出處：《沈陽(yáng)師范大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著智慧城市戰(zhàn)略在國(guó)家重要城市快速的推進(jìn)與發(fā)展,城市中各項(xiàng)運(yùn)行的核心系統(tǒng)都將通過(guò)運(yùn)用新一代的技術(shù)手段進(jìn)行分析、整合、處理。公共交通信息,作為城市日常生活中必不可少的一員,在很大程度上需要快速高效的進(jìn)行管理與運(yùn)行。本文通過(guò)對(duì)一個(gè)公共交通信息管理系統(tǒng)拓展功能需求進(jìn)行研究,利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的技術(shù)對(duì)系統(tǒng)中包含車(chē)牌信息的圖像進(jìn)行處理,并在車(chē)牌智能識(shí)別方面上對(duì)于國(guó)內(nèi)外識(shí)別算法文獻(xiàn)進(jìn)行了分析與討論,綜合考慮本系統(tǒng)特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了本文車(chē)牌字符自動(dòng)識(shí)別的過(guò)程。本文車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別算法研究的理念主要來(lái)源于開(kāi)源系統(tǒng)EasyPR,在其基礎(chǔ)上結(jié)合本系統(tǒng)需求進(jìn)行分析與改進(jìn),本文車(chē)牌識(shí)別模塊算法基于OpenCV(Open Source Computer Vi sion Library,即OpenCV)跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù),輕量、高效。車(chē)牌識(shí)別過(guò)程主要分為兩大部分:1)車(chē)牌圖塊定位:通過(guò)對(duì)分析和處理一張包含車(chē)牌的圖片,得到預(yù)選車(chē)牌圖塊,再對(duì)預(yù)選車(chē)牌圖塊進(jìn)行判斷,最終得到只包含車(chē)牌信息的圖塊。本階段定位方法采用顏色空間HSV模型與邊緣檢測(cè)算法Sobel算子綜合定位,車(chē)牌判斷過(guò)程主要通過(guò)基于支持向量機(jī)(S upport Vector Machines,簡(jiǎn)稱(chēng)SVM)算法訓(xùn)練、學(xué)習(xí),并判斷得到的圖塊是否為真正的車(chē)牌。2)車(chē)牌字符識(shí)別:對(duì)通過(guò)定位得到的車(chē)牌圖塊進(jìn)行字符分割、字符識(shí)別,然后順序排列輸出字符型車(chē)牌信息。本階段字符分割主要根據(jù)邊緣輪廓提取、外接矩形等方法,字符識(shí)別過(guò)程主要通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,即ANN)種兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類(lèi)輸出。本文車(chē)牌字符識(shí)別模塊主要算法基于OpenCV開(kāi)源視覺(jué)庫(kù),通過(guò)C++進(jìn)行編寫(xiě),采用VS2013進(jìn)行運(yùn)行與測(cè)試。本文采用的車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別算法在實(shí)驗(yàn)結(jié)果中顯示具有一定的定位準(zhǔn)確率與識(shí)別率,基本符合系統(tǒng)所需需求的多項(xiàng)條件。
[Abstract]:With the rapid promotion and development of the smart city strategy in the important cities of the country, the core systems that run in the cities will be analyzed, integrated and processed through the use of the new generation of technical means. As an indispensable member of urban daily life, it needs to be managed and operated quickly and efficiently to a great extent. In this paper, the functional requirements of a public transportation information management system are studied. This paper uses the technology of machine learning to process the image which contains the license plate information in the system, and analyzes and discusses the domestic and foreign literatures on the recognition algorithm of the license plate in the aspect of the intelligent recognition of the license plate, considering the characteristics of the system synthetically. The research idea of automatic recognition algorithm of license plate mainly comes from the open source system EasyPR.Based on the analysis and improvement of this system, The algorithm of license plate recognition module is based on OpenCV(Open Source Computer Vi sion Library, which is light and efficient. The process of license plate recognition is mainly divided into two parts: 1) location of license plate block by analyzing and processing a picture containing license plate. The pre-selected license plate block is obtained, and then the pre-selected license plate block is judged. Finally, the block containing only license plate information is obtained. In this stage, the color space HSV model and the edge detection algorithm Sobel operator are used to locate the image. The process of license plate identification is mainly trained based on support vector machine (SVM) S upport Vector machines (SVM) algorithm, learning, and judging whether the obtained block is a real license plate .2.) license plate character recognition: the character segmentation of the license plate block obtained by location is carried out. Character recognition, then order the output of character license plate information. This stage of character segmentation is mainly based on edge contour extraction, external rectangle and other methods, The character recognition process is mainly carried out through artificial Neural Network (Ann) two-layer neural network model. The main algorithm of the license plate character recognition module is based on OpenCV open source vision library, and is written by C, the main algorithm of this paper is based on the open source vision library of OpenCV. The automatic license plate recognition algorithm adopted in this paper has a certain accuracy and recognition rate in the experimental results, which basically meets the requirements of the system.
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP181

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1586594