交通監(jiān)控系統(tǒng)車牌識別方法研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩103頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、機動車牌照識別(LPR)是智能交通系統(tǒng)(ITS)的關(guān)鍵組成部分。LPR在旅行時間管理,停車場管理,收費站,超速監(jiān)測執(zhí)法,沖闖紅燈監(jiān)測執(zhí)法和被盜車輛識別等交通運輸系統(tǒng)應(yīng)用中扮演了重要的角色。盡管已有相關(guān)的研究工作正在開展,但在車牌照定位準(zhǔn)確率,字符識別率等方面仍然有較大提升空間。為此,本課題重點關(guān)注車牌照識別準(zhǔn)確率的研究,并期望力求在識別精度上能有進一步提高。
   論文提出了一種新穎的機動車牌照識別方法以解決上述問題,該方法是一

2、種基于形態(tài)學(xué)運算和圖像投影算法的車牌照區(qū)域定位方法。論文首先應(yīng)用Robert算子檢測車牌照邊緣,并結(jié)合統(tǒng)計學(xué)算法,去除車牌照的邊界,邊框和固定螺絲等干擾因素;最終利用水平和垂直投影方法抽取出完整的及去除干擾因素的車牌區(qū)域。然后使用區(qū)域生長算法對候選車牌區(qū)域進行分割;最后,利用逆向邏輯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RLANN)實現(xiàn)字符識別,并針對特殊字符,提出利用特征映射方法進行處理。鑒于車牌識別的復(fù)雜性,論文提出利用基于機動車牌照的先驗知識和區(qū)域生長算

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論