基于交通圖像中遮擋目標(biāo)的多視角研究.pdf

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,進(jìn)入新世紀(jì)以來(lái),國(guó)內(nèi)汽車數(shù)量顯著增長(zhǎng)。汽車牌號(hào)作為汽車身份的唯一認(rèn)證,廣泛用于車輛的檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤。隨著智能交通硬件體系的整體提升,對(duì)車輛的多視角監(jiān)控成為可能,也成為今后智能交通研究的熱點(diǎn)內(nèi)容。本文基于交通圖像中車牌識(shí)別算法及遮擋下的多視角融合算法進(jìn)行了研究,主要研究工作如下:
　　1.車牌識(shí)別系統(tǒng)中圖像預(yù)處理技術(shù),包括灰度化、自適應(yīng)閾值二值化、高斯平滑濾波、Canny邊緣檢測(cè)等,以便更好的進(jìn)行車牌識(shí)別。

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　　2.在復(fù)雜的交通場(chǎng)景中,當(dāng)車輛之間發(fā)生相互遮擋時(shí),會(huì)直接影響車牌的準(zhǔn)確提取,可能導(dǎo)致識(shí)別不準(zhǔn)確甚至錯(cuò)誤。在識(shí)別過(guò)程中,基于快速性和準(zhǔn)確性,改進(jìn)了目前常用的車牌識(shí)別算法。首先,按照由粗到細(xì)的原則,實(shí)現(xiàn)車牌的快速定位。即:在采集到的圖像中先利用角點(diǎn)檢測(cè)找到包含車牌的區(qū)域,再進(jìn)行細(xì)處理以確定車牌的具體位置;其次,通過(guò)圖像增強(qiáng)理論,實(shí)現(xiàn)車牌字符的準(zhǔn)確識(shí)別。即:對(duì)定位出的車牌圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng),將與字符無(wú)關(guān)的噪聲特征濾除,從而在與模板特