基于數(shù)據(jù)融合的車牌字符識(shí)別算法研究.pdf

1、數(shù)據(jù)融合技術(shù)已經(jīng)成功地應(yīng)用于眾多的研究領(lǐng)域，在模式識(shí)別領(lǐng)域也有巨大的應(yīng)用價(jià)值。通過研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于復(fù)雜環(huán)境下的模式識(shí)別問題，如車牌上的字符識(shí)別，目前還沒有一個(gè)簡(jiǎn)單的方法可以達(dá)到較高的識(shí)別率和可靠度，每一種方法都有其優(yōu)點(diǎn)，缺陷和不同的適用范圍。因此，研究如何將不同的方法有機(jī)地結(jié)合起來(lái)以充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，克服其缺陷，從而構(gòu)成融合型的識(shí)別系統(tǒng)成為當(dāng)前模式識(shí)別研究的一個(gè)主要方向?；诖?，論文提出了在數(shù)據(jù)融合理論的基礎(chǔ)上對(duì)車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別的方

2、法。 車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)一般包括車牌定位、字符分割和字符識(shí)別三大模塊。論文以數(shù)據(jù)融合的相關(guān)理論為支撐，將計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別技術(shù)相結(jié)合，對(duì)車牌字符識(shí)別部分進(jìn)行了重點(diǎn)的研究和分析。第一部分介紹了車牌識(shí)別技術(shù)的研究背景和意義，概括了數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究現(xiàn)狀、發(fā)展方向及應(yīng)用。第二部分講述了車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的工作原理和工作流程，利用圖像處理技術(shù)完成了車牌圖像預(yù)處理的內(nèi)容，比較各種定位與分割方法后結(jié)合車牌的先驗(yàn)知識(shí)選擇了基于水平掃描、垂直投影

3、的定位算法和垂直投影波谷法的字符分割算法，實(shí)現(xiàn)了車牌區(qū)域的定位和單個(gè)字符的分割。第三部分詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)融合技術(shù)的定義、原理、分類及算法。第四部分作為課題研究的重點(diǎn)內(nèi)容，介紹了數(shù)據(jù)融合技術(shù)在車牌字符識(shí)別中的具體應(yīng)用。內(nèi)容的難點(diǎn)在于字符特征的提取、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的配置及網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練、模糊推理算法的研究等。在充分研究了各個(gè)模塊理論的基礎(chǔ)上通過軟件編程實(shí)現(xiàn)了最終的車牌識(shí)別系統(tǒng)，并對(duì)部分測(cè)試圖片進(jìn)行了識(shí)別測(cè)驗(yàn)，系統(tǒng)的識(shí)別性能較單一的識(shí)