車牌的自動檢測和識別技術(shù)在智能交通中起著重要的作用,利用車牌自動識別技術(shù),可以使城市小區(qū)、停車場等各種情景下的車輛實現(xiàn)智能化管理。近年來由于車牌自動檢測和識別技術(shù)巨大的潛在應(yīng)用引起了研究人員的廣泛關(guān)注和探索。現(xiàn)行的車牌識別技術(shù)大多是在受控的條件下進(jìn)行的比如常見的小區(qū)車牌識別就是在特定的位置和光照下獲取較好的圖片已達(dá)到較好的識別效果,交通道路上的車牌識別技術(shù)往往是通過強光燈獲取較好的可視條件從而進(jìn)行定位識別的。由于識別條件的苛刻,導(dǎo)致在復(fù)雜的環(huán)境下利用現(xiàn)行的車牌識別技術(shù)往往不能取得很好的識別效果,因而復(fù)雜環(huán)境下對車牌進(jìn)行識別仍是一項艱巨的挑戰(zhàn)。在復(fù)雜環(huán)境下對車牌識別的困難主要是對距離較遠(yuǎn)的車牌進(jìn)行識別,或者是大角度車牌進(jìn)行識別。早期車牌識別過程分為兩個部分進(jìn)行,首先將車牌檢測并分割出來,其次對分割出來的圖片上的字符進(jìn)行逐一識別。由于車牌的檢測和車牌的識別具有相當(dāng)大的關(guān)聯(lián)度,在車牌檢測階段獲得比較精準(zhǔn)的定位可以提升車牌的字符識別精度,反之則會降低車牌字符的識別精度。本文主要是對拍攝距離較遠(yuǎn)和發(fā)生旋轉(zhuǎn)這況下的車牌進(jìn)行定位和識別這兩部分展開相關(guān)研究的,為了方便描述將上述兩種情況定義為復(fù)雜車牌,... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

復(fù)雜環(huán)境下的車牌

手寫字識別[25]

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文10圖2-3Sigmoid函數(shù)從圖2-3中可以看到Sigmoid函數(shù)具有很好的對稱性，并且輸出始終控制在0-1之間。在輸入趨近無窮大和無窮小時Sigmoid函數(shù)趨于平滑狀態(tài)，當(dāng)函數(shù)的輸入超出范圍后輸出變化不明顯容易造成梯度缺失[27]，對于深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說這是相當(dāng)不利的因素。從圖2-3可以看出當(dāng)輸入大于10或者輸入小于-10后函數(shù)的輸出變化很不明顯這將導(dǎo)致梯度的缺失，不利于層數(shù)較多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行反饋傳播。同樣的在Sigmoid函數(shù)在輸入為0的前后梯度的變化單一，在輸入值為0的前后梯度將出現(xiàn)大于0和小于0兩種情況，導(dǎo)致反向運算將朝一個方向持續(xù)更新。Tanh函數(shù)的計算公式如式2-2所示：o=+(22)圖2-4Tanh函數(shù)

【參考文獻(xiàn)】：
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