文档介绍：摘要
车牌识别系统是智能交通系统的核心组成部分,广泛应用于交通部
门的违章检测电子警察、高速公路自动收费和智能停车场管理等方面。车牌
识别系统主要包含车牌定位、字符分割、车牌字符识别三个主要部分,综合了模
式识别、人工智能、计算机视觉和数字图形图像处理等多个学科领域。车牌汉字
由于笔划多,相对于字母、数字来说,目前识别率较低,因此,车牌汉字识别问
题是车牌识别的关键技术难题之一,研究车牌汉字识别问题并提高其识别率具有
重要的现实意义。
本文针对车牌汉字识别及相关技术进行研究,主要工作包括
在对车牌汉字进行识别前需要进行必要的预处理工作,我们首先运用
车牌的先验知识进行粗定位,然后采用闽值二值化方法等进行快速鲁棒的
车牌区域细定位,获得完整、清晰的车牌轮廓,并采用回扫式字符切割方法,充
分利用了车牌字符固有的特点准确找到各个字符的分割点,为特征提取奠定了基
础
提出一种优化的滤波器特征提取算法直接对灰度图像进行特征
提取。利用车牌汉字图像的统计信息和错误识别率进行参数的筛选解决了
滤波器组用在车牌汉字特征提取中的参数优化设计问题,保证了较优的识别性
能,也避免了传统方法中因二值化操作造成的结构信息丢失,又能有效降低数据
维度,同时滤波器提取的特征对光照、轻微旋转具有很好的鲁棒性。
提出采用改进神经网络作为分类器的分类方法,针对算法存在
的收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,分别引入动量因子和自适应学习速率对
其进行改进。该方法可以使网络收敛到更优点,同时加快了收敛速度。
采用面向对象的设计方法给出了车牌汉字识别的原型系统,从实际运
行实验中验证了上述方法的有效性。
关键词模式识别车牌检测滤波器神经网络车牌汉字识别
江苏大学硕士学位论文

一

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人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
学位论文作者签、率碑幸
日期年月才日
江苏大学硕士学位论文
第一章绪论
课题的背景与研究意义
智能交通系统的发展
今天,道路运输己经成为超越铁路的最重要的地面运输方式,在国民经济和
社会发展中起着举足轻重的作用。但是随着汽车的普及、交通需求的急剧增长,
道路运输所带来的交通拥堵、交通事故和环境污染等负面效应也日益突出,成为
经济和社会发展中的全球性共同问题。智能交通系统
正是解决这一矛盾的有效途径之一。
智能交通系统是在较完善的道路设施基础上,将先进的电子技术、信息技术、
传感器技术和系统工程技术集成运用于地面交通管理所建立的一种实时、准确、
高效、大范围、全方位发挥作用的交通运输管理系统。的概念于年由
美国智能交通学会,当时名称为提出,并在世界各
国大力推广。经过年来的推广、试行和发展,智能交通系统目前己在世界上
经济发达国家和经济较为发达国家的一些都市及高速公路系统中实施。实践证
明,智能交通系统是解决目前经济发展所带来交通问题的理想方案。
世纪年代以来,我国在基础设施的建设上加快了步伐,但我国目前人均
占有的道路面积仅是发达的几十分之一到十几分之一之间,经济的
快速发展以及机动车拥有量的激增,使交通基础设施的供给能力与需求之间的矛
盾更加突出,因此中国的道路建设还将持续相当长的一段时间。另一方面,广大
农村的城市化进程刚刚开始,这一矛盾在短期内还难以缓解。运输效率低下、城
市交通堵塞和大气环境污染加剧,己经成为我国各大中城市面临的最为迫切需要
解决的问题之一。针对这种情况,管理部门己着手结合中国的国情,制定中国工
的发展规划及优先领域和关键技术标准等。车牌自动识别系统的研发己包含在我
国工的发展规划之中。
车牌识别技术在中的应用
牌照识别技术在智能交通领域中的应用已经非常的广泛。