改进型车牌识别技术:基于图像处理与BP神经网络
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更新于2024-08-07
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"这篇硕士学位论文详细探讨了基于图像处理及BP神经网络的车牌识别技术,由武汉科技大学的冯知凡撰写,导师为方康玲,专业是模式识别与智能系统。该研究着重于车牌识别系统在智能交通系统中的重要性,涵盖了车牌定位、倾斜矫正、字符分割和字符识别四个关键步骤。
在车牌定位方面,论文提到了多种算法,包括基于图像彩色信息、纹理分析、边缘检测、数学形态学、遗传学以及神经网络的理论。特别地,作者提出了一种结合Sobel Y方向边缘检测、一阶水平差分、曲线平滑、波峰波谷检测法和波峰区域合并法的改进方法,旨在快速准确地定位车牌。
对于车牌倾斜矫正,论文提出利用车牌字符的纹理分布特征,以此避免边缘污染或不存在的问题,同时也减少了对Hough直线检测的依赖,简化了运算过程。
在字符分割环节,论文强调了利用字符的纹理特征、面积分布特征和形状特征(长宽比),结合投影特征和连通域特征,提出了新的字符分割策略。
字符识别部分,研究采用BP神经网络作为基础,这是模式匹配、特征分类法之外的一种分类方法。此外,论文中还应用了灰度变换、Otsu自适应阈值二值化、图像滤波和边缘检测等图像处理技术,以优化整个识别流程。
论文开头部分概述了车牌识别技术的研究背景和当前研究状况,明确了本文的主要研究内容,即对现有车牌识别技术的改进和优化。通过这些技术和方法,期望提高在实际环境中的车牌识别效率和准确性。"
2022-12-17 上传
2021-09-25 上传
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