鐵路車輛車號自動識別系統(tǒng)的研究和開發(fā).pdf

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

2、號區(qū)域的分析，得到基于我國鐵路車號的自身組成特點的基礎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切割為車型區(qū)域、車號區(qū)域1和車號區(qū)域2圖像，使每個區(qū)域的切割正確率都再96%以上，提高了識別率。
　　以圖像切割為基礎，通過分析現(xiàn)有的簡單模板匹配和神經(jīng)網(wǎng)絡的方法的優(yōu)缺點，根據(jù)鐵路車號字符的多樣性等特點，應用多模板匹配法對同一字符建立多個不同格式和樣式的模板，得出字符的識別率到達了95.21%。
　　在字符識別