【摘 要】
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一个完整的汽车牌照识别系统工作流程一般由三部分组成:图像输入、汽车牌照定位、字符识别.本文主要讨论软-部分的工作,包括牌照定位与字符识别.围绕以上任务,本文对视频中运
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一个完整的汽车牌照识别系统工作流程一般由三部分组成:图像输入、汽车牌照定位、字符识别.本文主要讨论软-部分的工作,包括牌照定位与字符识别.围绕以上任务,本文对视频中运动物体的检测算法、汽车牌照的准确定位方法、字符的特征值提取算法、人工神经网络识别法等作了深入的研究与探讨.主要研究工作包括:运动检测中提出一种基于最长静止分段中点法的改进算法提取视频背景,以最大类间方差法求取最佳分割阀值,效果良好;并采用了直线拦阻算法直接寻找汽车牌照;以上方法的综合使用,可以较准确地判断出视频当前帧中有无车辆经过.在汽车牌照定位中,以彩色边缘颜色对法并辅以车牌结构特征、纹理特征等,较准确地提取出了汽车牌照位置.在字符特征提取时,以多种算法提取字符特征,达到了区别性好、数量少的基本要求.最后,在字符识别时以基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络识别字符.实践证明,这种改进BP算法可以有效地提高识别率,并能减少陷入局部极小点的情况.
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