基于图像复原和神经网络的车牌检测与识别算法研究

人工智能-目标检测-开放环境下目标检测与识别算法研究——以极端光照环境下车牌识别为例 人工智能在目标检测领域的应用研究极其重要，特别是在开放环境下目标检测与识别算法的研究。车牌识别技术是交通管理系统中一个关键组件，近年来备受关注。然而，在光照不足甚至是黑暗环境下，大多数现有的普通图像采集设备采集到的图像存在质量较低的问题。 本文提出了一种结合图像复原和神经网络方法的行之有效的车牌检测与自动识别解决方案。该解决方案首先将输入的原始低照度图像进行取反操作，然后运用大气光模型和去雾方法结合滤波运算还原出高质量图像。接着，对于预处理得到的图像进行高斯滤波处理，消除了噪点的干扰后再进行边缘检测，并结合颜色特征，利用目标区域的纹理结构特征初步确定出候选区域，并通过先验知识以及SVM模型排除其他非目标区域，进一步准确定位出车牌。 在最后的字符识别中，本文采用了经典LeNet-5网络模型，并对其进行了调整，以满足牌照中的中文及英文字符的识别任务。最终，识别准确率达到了98.46%，结果表明本文的车牌检测与自动识别解决方案在开放环境下尤其是极端光照条件下可以达到较高的识别准确率，鲁棒性较好。 本文的研究成果对交通管理系统和智能交通系统的发展具有重要意义，可以为交通管理和智能交通系统的发展提供技术支持和理论指导。同时，本文的研究结果也可以为其他领域的目标检测和识别提供参考和借鉴。 知识点： 1. 车牌识别技术的重要性和挑战性 2. 开放环境下目标检测与识别算法的研究 3. 图像复原和神经网络方法在车牌检测与自动识别中的应用 4. 大气光模型和去雾方法在图像还原中的应用 5. 滤波运算和高斯滤波处理在图像预处理中的应用 6. 边缘检测和颜色特征在目标区域定位中的应用 7. SVM模型在目标区域定位和排除非目标区域中的应用 8. LeNet-5网络模型在字符识别中的应用 9. 机器学习和深度学习算法在车牌检测与自动识别中的应用 本文的研究结果对交通管理系统和智能交通系统的发展具有重要意义，为交通管理和智能交通系统的发展提供技术支持和理论指导。