车牌识别技术研究：基于计算机视觉与模式识别的智能交通应用

"这篇论文是东北大学郑刚的硕士毕业作品，由林树宽副教授指导，专注于车牌识别系统的相关技术研究。论文详细探讨了车辆牌照自动识别（LPR）技术在智能交通领域的应用，它是交通管理系统的关键组成部分。通过处理单路车辆监控视频，该论文提出了一系列方法，包括视频检测、车牌定位、字符分割和字符识别，以提取车牌号码并进行交通管理。其中，论文提出了基于帧间差的车辆检测方法和利用字符垂直边缘特征的车牌定位算法，并采用球球滤波进行车牌增强。此外，论文还涉及了对比度增强等预处理技术，为提高车牌识别的准确性和效率提供了新思路。" 这篇硕士论文详细阐述了车牌识别系统中的关键技术，首先介绍了车辆监控视频的处理，这是获取车牌信息的基础。作者通过分析帧间差异，设计了一种检测运动车辆的新方法，这种方法能有效地从连续的视频流中捕捉到车辆图像。接着，论文聚焦于车牌定位，利用车牌上字符的特定垂直边缘特征，提出了一个创新的定位策略。在定位过程中，为了进一步优化图像质量，引入了球球滤波技术，以消除噪声并突出车牌的轮廓。 字符分割和识别是车牌识别系统中的另一重要环节。论文中可能涉及了如何精确地将车牌上的字符分开，并使用特定的识别算法对每个字符进行识别。这部分可能会涵盖图像处理、模板匹配、深度学习等技术，以提高字符的识别率。 最后，论文可能讨论了这些技术在实际应用中的效果，以及在交通管理、安全监控等方面的意义。通过这些技术的应用，可以自动化地收集和管理车辆信息，有助于提升交通管理的效率和安全性。 这篇论文深入研究了车牌识别系统的各个关键组件，并提出了新的检测和定位策略，为车牌识别技术的发展做出了贡献。对于想了解或从事智能交通、计算机视觉和模式识别领域的研究人员，这篇论文提供了一个宝贵的参考。