交通圖象檢測與處理方法研究.pdf

1、該文對交通圖象檢測與處理技術做了大量的研究,并提出一些有效、實用、快速的識別算法.論文研究內容主要有以下幾個方面:1.針對現(xiàn)有基于非模型的車流量檢測算法的不足,提出了一種基于彩色虛擬檢測線的交通信息采集方法.2.將現(xiàn)有兩種目標跟蹤算法(區(qū)域跟蹤和角點跟蹤)進行改進,提出一種適合于交通場景下的多目標(車輛)跟蹤算法.3.提出一種基于數(shù)學形態(tài)學和模糊評價函數(shù)的實時車牌定位算法.與其它方法不同,該文以數(shù)學形態(tài)學和模糊評價函數(shù)作為多種車牌特征結

2、合的載體,避免使用單個特征或多個特征的松散組合來定位車牌,是提高了車牌定位的抗干擾性能和定位準確度.4.在車牌預處理階段,為避免車牌邊框、鉚釘和車體粘連等對字符切分的影響,該文設計了一種逐層剝離的車牌預處理算法,可以更準確的定位出車牌字符存在區(qū)域的上、下、左、右邊界.5.在車牌字符識別階段,為提高車牌字符識別率,設計了一種新的車牌字符識別方法.首先將車牌字符識別分成四個子識別系統(tǒng)——漢字識別系統(tǒng)、字母識別系統(tǒng)、字母和數(shù)字混和識別系統(tǒng),以