【摘 要】
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经济的快速发展,生活质量的不断提高,使用汽车的频率越来越高,车牌识别系统(LPR)也是进步迅猛。在现实生活中,拍摄到的画面并不是在理想的情况下,因此对此时图像实施车牌识别时会很有难度,容易识别错误。LPR相比于其他的图像识别系统对及时性与准确性的要求会更严格,固然国内外学者已经做了许多研究,但对于复杂环境下车牌识别技术仍存在缺陷。本文先是对国内外车牌识别技术的现状进行学习,在研究现有算法基础上提出
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经济的快速发展,生活质量的不断提高,使用汽车的频率越来越高,车牌识别系统(LPR)也是进步迅猛。在现实生活中,拍摄到的画面并不是在理想的情况下,因此对此时图像实施车牌识别时会很有难度,容易识别错误。LPR相比于其他的图像识别系统对及时性与准确性的要求会更严格,固然国内外学者已经做了许多研究,但对于复杂环境下车牌识别技术仍存在缺陷。本文先是对国内外车牌识别技术的现状进行学习,在研究现有算法基础上提出车牌识别算法的改进。本文主要针对车牌系统的预处理、字符识别两个方面做的改进,并依据所改进的算法实现了车牌识别系统。本文主要工作和创新点如下:一是对车牌预处理阶段的图像增强,针对在雾霾等恶劣天气条件下部分车牌图像中存在的对比度不足、整体偏暗等问题,提出了融合Retinex的非下采样Contourlet域的改进图像增强算法。改进后的车牌图像预处理算法能够明显改善图像对比度与信息熵,因此改善了图像视觉感观,使图像在预处理阶段得到一次有效加强,为后面的字符分割及识别处理提供前期条件。二是针对车牌字符识别方面的改进,在前期的预处理和字符分割完成后,分析现在的车牌字符识别算法的基础上得出因样本空间分类多导致网络训练失败的缺点,而卷积神经网络(CNN)采用梯度的修改反向传播方法,能够直接克服上述不足,所以采用CNN对车牌字符进行识别。根据CNN算法理论,提出了一种六层的卷积神经网络结构,能够克服训练失败、延时大的缺点,对算法进行实验,实验显示改进算法能够明显的提升识别率。三是结合上面的预处理阶段的改进算法,在MATLAB平台实现了车牌识别系统,能够对拍摄到的光照偏暗、有噪声的车牌图像进行有效的处理,并得到正确的识别结果。图[30]表[4]参[55]
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