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、鐵路貨車車號(hào)識(shí)別是圖像處理與模式識(shí)別的重要應(yīng)用之一。本文以實(shí)際應(yīng)用要求出發(fā),通過對(duì)鐵路貨車車號(hào)識(shí)別有關(guān)算法的研究,建立了基于機(jī)器視覺的鐵路貨車車號(hào)識(shí)別系統(tǒng),提高了鐵路貨車車號(hào)識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率。
  通過對(duì)圖像的粗裁剪、數(shù)字圖像的灰度化、分類二值化等預(yù)處理,將彩色圖片中的彩色像素變成只有黑和白兩色的像素,并對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行了兩次分類,使圖片的區(qū)分正確率達(dá)到了99%。
  在對(duì)圖像篩選的基礎(chǔ)上,通過對(duì)圖片切分為一個(gè)車型區(qū)域和兩個(gè)車

2、號(hào)區(qū)域的分析,得到基于我國鐵路車號(hào)的自身組成特點(diǎn)的基礎(chǔ)上提出了一種新的切割方法——分類層次切割法,這種切割方法將車號(hào)切割為車型區(qū)域、車號(hào)區(qū)域1和車號(hào)區(qū)域2圖像,使每個(gè)區(qū)域的切割正確率都再96%以上,提高了識(shí)別率。
  以圖像切割為基礎(chǔ),通過分析現(xiàn)有的簡單模板匹配和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法的優(yōu)缺點(diǎn),根據(jù)鐵路車號(hào)字符的多樣性等特點(diǎn),應(yīng)用多模板匹配法對(duì)同一字符建立多個(gè)不同格式和樣式的模板,得出字符的識(shí)別率到達(dá)了95.21%。
  在字符識(shí)別

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