2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、作為現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的一項非常重要的技術(shù),汽車牌照自動識別技術(shù)是近年來的研究熱點。智能交通系統(tǒng)在車輛跟蹤與提取、高速公路自動收費、停車場自動計費以及交通流量統(tǒng)計等方面能發(fā)揮重要的作用,而牌照是作為交通系統(tǒng)個體的車輛的唯一標(biāo)志,因此車牌自動識別技術(shù)在整個系統(tǒng)中處于核心的關(guān)鍵地位,具有實際而重要的研究意義。國內(nèi)外的研究人員已經(jīng)和正在就車牌自動識別技術(shù)展開廣泛而深入地研究,提出了許多算法和方案,并有一些產(chǎn)品投入使用,其效果都未能達(dá)到人們所期

2、望的水平,離真正實用的要求還有一定的差距。因此在提高車牌提取及識別算法的準(zhǔn)確率,健壯性和實時性方面,還存在較大的研究空間。 本文在充分研究前人的研究成果基礎(chǔ)上,結(jié)合新興的小波分析技術(shù)完成了車牌識別系統(tǒng)的方法研究和設(shè)計工作,主要工作有以下幾個部分:(1)車牌提取 (2)字符分割 (3)字符識別。 在車牌提取方面,本文針對各種復(fù)雜背景的車牌圖像,對車牌候選區(qū)域圖像進(jìn)行小波分析從而準(zhǔn)確地提取出車牌位置。經(jīng)過實驗證明,該算法達(dá)

3、到了預(yù)期的效果,從原始圖像中提取出車牌的準(zhǔn)確度超過98%。 在字符分割方面,本文先采用區(qū)域生長算法得到個別字符的位置,然后再利用車牌圖像的豎直投影和先驗知識來修正字符的位置,最后用得到字符的位置進(jìn)行字符分割。該算法的準(zhǔn)確率和抗干擾性要比傳統(tǒng)的投影算法要好得多。 在字符識別方面,本文采用發(fā)展非常成熟的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成字符分類工作,但在某些細(xì)節(jié)上對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,使本系統(tǒng)的的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂性好,訓(xùn)練速度快。

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