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文檔簡介
1、生活在這個(gè)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的時(shí)代,人們的生活質(zhì)量越來越高,在追求車輛帶來的便捷性的同時(shí),人們對管理車輛的需求也越來越強(qiáng)烈,希望能夠通過計(jì)算機(jī)或者其他硬件設(shè)備來對車輛進(jìn)行智能化的管理,由此,基于圖像的車牌識(shí)別技術(shù)成為了計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、圖像處理等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。在基于圖像的車牌識(shí)別技術(shù)中,車牌區(qū)域的定位是識(shí)別的前提,只有先確定車牌所在圖像中的位置,才能夠?qū)^(qū)域內(nèi)信息進(jìn)行處理,因此,車牌定位問題是車牌識(shí)別技術(shù)中需要解決的關(guān)鍵問題之一。<
2、br> 如何在圖像中正確定位到車牌區(qū)域呢?經(jīng)過進(jìn)行大量的文獻(xiàn)資料查閱后,總結(jié)得到車牌定位方法主要是通過基于先驗(yàn)知識(shí)和基于統(tǒng)計(jì)原理兩種方式實(shí)現(xiàn)。本課題是實(shí)現(xiàn)基于支持向量機(jī)的車牌定位系統(tǒng),采用的是基于統(tǒng)計(jì)原理的方式,主要針對幾種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和圖像特征進(jìn)行了研究,因此,本課題具有一定的研究價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。
為了完成本課題,課題選擇方向梯度直方圖特征對車牌圖像進(jìn)行表述,并采用支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)方法對特征進(jìn)行訓(xùn)練。在課題實(shí)現(xiàn)中,
3、首先,采集圖像,創(chuàng)建樣本集,然后提取每個(gè)樣本的方向梯度直方圖特征,使用支持向量機(jī)對這些樣本特征進(jìn)行訓(xùn)練,得到車牌的訓(xùn)練模型,基于該模型,采用多尺度窗口對待檢測的圖像進(jìn)行遍歷搜索車牌區(qū)域,最后,如果檢測到車牌區(qū)域,使用 GrabCut算法對分割圖像,從而能夠?qū)崿F(xiàn)車牌區(qū)域從圖像中單獨(dú)提取出來,方便后續(xù)對車牌區(qū)域進(jìn)行單獨(dú)處理。本文的所有樣本數(shù)據(jù)是通過搜索百度圖片和相機(jī)拍照得到的,一共收集到1600張樣本數(shù)據(jù),其中正樣本900張,負(fù)樣本700張
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