基于深度学习的车牌倾斜校正与特征识别

"这篇硕士论文探讨了基于深度学习的车辆特征识别系统，特别是涉及车牌倾斜校正的方法。文章提到了几种传统的校正算法，如Hough变换和Radon变换，但指出它们在车牌边缘不清晰时可能效果不佳。此外，论文还介绍了传统旋转投影校正算法，它依赖于去除车牌边框后的图像，以通过统计投影区域宽度来确定倾斜角度。然而，这种方法对图像质量有较高要求。因此，论文提出了一个新的方法——基于图像行（列）间投影差分统计的车牌倾斜校正方法，尤其适用于处理水平倾斜的车牌。该方法利用字符行间的投影差分统计，找到车牌水平校正时的最大值，以此来校正车牌的倾斜。论文作者为王梦伟，指导教师为叶茂教授，研究领域为计算机应用技术，具体是车辆特征识别系统与深度学习的结合。" 在车辆特征识别系统中，车牌倾斜校正是一个关键步骤，因为它直接影响字符分割和识别的准确性。传统的倾斜校正方法，如Hough变换和Radon变换，主要通过检测图像中的直线来确定物体的角度，但在车牌边缘不明显或者图像质量较差的情况下，这些方法可能无法提供准确的结果。旋转投影校正算法则依赖于对二值化图像的水平投影分析，找出最佳的校正角度。然而，这种算法的效率和准确性受到车牌边框去除效果的影响。 为了克服这些问题，论文提出了基于图像行（列）间投影差分统计的新方法。这种方法聚焦于车牌水平倾斜的场景，因为水平倾斜通常发生在(20°,20°)范围内。通过分析相邻行之间的投影差分，可以在这个角度范围内找到最大统计数值，这对应于车牌最水平的状态。当车牌水平时，字符边缘的像素点在行间投影统计上产生最明显的跳变，导致投影差分统计数值达到最大。这种方法减少了对图像预处理的要求，提高了倾斜校正的鲁棒性。 此外，这篇论文还涵盖了深度学习在车辆特征识别系统中的应用，表明深度学习模型能够有效地提取和学习车辆特征，从而提高整体系统的识别性能。深度学习模型可以从大量数据中自动学习特征，对于复杂的图像处理任务，如车牌识别和字符分割，具有显著的优势。 这篇论文在车牌倾斜校正方面提出了创新的解决方案，并结合深度学习技术，为车辆特征识别系统提供了更高效、准确的方法。通过这种方法，系统可以更好地处理倾斜的车牌，提高整个车辆识别流程的精度。