文档介绍：中文摘要本文将现代信号处理技术——小波技术,应用到智能交通领域,即车牌识别技术当中来,并结合改进的神经网络对车牌字符进行分类识别。主要的研究内容和成果如下:首先,对车辆图像进行灰度变换、平滑处理,通过分析传统图像增强的方法,提出了一种基于小波变换的高频非线性增强算法;结合边缘检测、形态学处理、投影法等算法,提出了一种基于小波变换的车牌定位算法。其次,对车牌图像进行二值化、倾斜角校正处理,提出了一种基于小波变换的局部自适应多阈值消噪方法;在对字符进行分割的过程中,先去除车牌区域的上下边框,利用垂直投影和先验知识相结合的方法初步分割出单个字符区域,再寻找字符的形态学连通域,切出字符矩形最小区域,对误切分汉字进行合并处理。最后,对字符进行归一化、细化处理;采用分类识别的方法,用改进的神经网络对字符进行识别。关键词小波变换;车牌定位;字符分割;神经网络;字符识别
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通讯地址:里办】滔坼瓣蝴::欲怎电话:/孑唬争妒签字日期:棠瓿г签字日期:年,月签字日期:δ暾荚铝θ独创性声明学位论文版权使用授权书人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得墨蕉堑盔堂或其他教育机构的本人完全了解墨蕉婆太堂有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并人授权墨蕉婆太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他学位或证书而使用过的材料。学位论文作者签名:向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本可以采用影印、缩印或其他复制手段保存、汇编本学位论文。学位论文作者毕业后去向:工作单位:
第绪论课题的研究背景及意义进入二十一世纪,随着社会经济的快速发展和科学技术的不断进步,世界各国城市化进程迅猛发展,机动车数量迅速增加,公路交通的负担越来越重,交通堵塞、交通安全和环境污染己成为困扰当今世界交通领域的三大难题,尤其以交通安全问题最为严重,如何有效的利用智能交通技术来减少交通事故的发生率已成为了目前亟待解决的问题。交通是一个与国情密切相关的领域,因不同的国家、地区、文化、甚至出行者的****惯而千差万别。我国交通的最大问题是人口多,交通流的构成复杂,交通道路网的建设、通行能力不能满足交通量日益增长的需求。为了解决这些问题,我国正努力把道路情况和车辆流量、类型等因素综合起来考虑,重点研发各种交通道路监控管理系统以便在宏观上统一管理、调度、疏导交通,确保人们的出行安全、便捷。智能交通系统,是用信息技术、通信技术将人、车、路三者紧密统一而建立起来的大范围、全方位发挥作用的运输管理系统。其实质上就是利用高新技术对传统的运输系统进行改造而形成的一种信息化、智能化、社会化的新型运输系统,它使交通基础设施能发挥出最大的效能,提高服务质量,使社会能够高效地使用交通设施和能源,从而获得巨大的社会经济效益】。智能交通系统的范围包括机场、车站客流疏导系统,城市交通智能调度系统,高速公路智能调度系统,运营车辆调度管理系统,机动车自动控制系统等。我国发展哪勘晔腔航饨煌ㄐ枨竺埽岣呓煌ㄍㄐ心芰Γ跣≈行城区交通的负荷【浚谧酆闲畔⑼缙教ㄏ拢纬尚畔⒐芾怼⑿畔⑼ㄐ拧信息服务子系统,实现交通信息双向交互以达到指挥控制交通、减小堵塞时间、降低交通事故及保护环境等目的。第滦髀
,车牌自动识别技术由于具有良好的发展前景,在国内外受到广泛的关注。其涉及的领域包括模式识别、图像处理、人工智能、信息论、计算机等多门学科,是一门综合的应用技术。车牌识别系统琇侵悄芙煌ㄏ低车闹匾W槌刹糠郑艽一幅含有车牌的图像中自动的提取出车牌部分,进行字符分割,进而对字符进行识别。车牌识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。车牌自动识别系统具有广泛的应用范围,其主要应用于高速公路收费、监控管理,小区、停车场、加油站管理,城市道路监控、违章管理,车牌登录、验证,车流统计、安全管理等。车牌自动识别系统可以解决通缉车辆的自动缉查问题,车流高峰期因出入口车流瓶颈造成的路桥卡口、停车场交通堵塞问题,因工作人员***造成的路桥卡口、高速公路、停车场应收款流失的问题,还可以以最简单的方式完成交通部门的车辆信息联网,解决数据统计自动化,模糊查询的问题【浚所以车牌识别系统己成为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一。国外早在世纪年代就开始对车牌识别系统进行研究,发展到现在已经出现了一些较为实用的产品