文档介绍：猷易蔫神微夫·晕硕士学位论文基于数字图像处理的车辆牌照识别だ輌室飃许龙飞指导教师姓名:申请学位级别:论文定稿日期:学位授予单位:学位授予日期:王景存教授武汉科技大学信息科学与工程学院答辩委员会主席:评阅人:陈和平教授闻朝中副教授分类号:密级:
论文作者签名:瓷五垒:塑￡:三武汉科技大学研究生学位论文创新性声明研究生学位论文版权使用授权声明本人郑重声明:所呈交的学位论文是本人在导师指导下,独立进行研工作外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。本论文的研究成果归武汉科技大学所有,其研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解武汉科技大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门凑铡段浜嚎萍即笱Ч赜谘芯可宦畚氖章工作的规定》执行徒宦畚牡母从〖偷缱影姹荆市砺畚谋徊樵暮徒柙模同意学校将本论文的全部或部分内容编入学校认可的国家相关数据库进行检索和对外服务。论文作者签名:指导教师签名:究所取得的成果。除了文中已经注明引用的内容或属合作研究共同完成的日
武汉科技大学关键词:摘要第随着我国经济的发展、汽车拥有量的急剧增加,公路交通成为我国重要的交通运输途径。利用电子信息技术来提高管理效率和安全的智能交通系统已成为当前交通管理发展的主要方向。车牌识别是智能交通中的关键技术之一。以自动的车牌号码识别为基础,可以对车辆进行自动登记、验证、监视、报警,进而可以应用在多种场合。车牌识别系统一般包括车牌定位、字符分割和字符识别三个模块。本文主要研究了汽车牌照的定位,分割以及牌照中数字和字母的识别方法。文章首先介绍了智能交通系统和车牌自动识别系统的发展和现以及车牌自动识别系统的工作原理和流程:接着介绍了车牌的定位的概念以及本文所采用的定位方法;按照系统流程由介绍了牌照的分割和分割所采用的方法;牌照分割之后详细阐述了车牌的字符识别方法。本文针对数字和字母分别采用不同的方法进行识别。数字的识别方法:采用数字轮廓结构特征和统计特征相结合的方法,并从中选出稳定的局部特征,利用结构语句识别的方法进行数字的识别。实验证明该方法能实现多种字体数字的准确识别,同时提高了识别速度。字母的识别本文采用了基于神经网络的方法:首先提取字母的结构特征,然后建立网络、训练网络、测试网路,实现对字母的识别。实验证明该方法的识别率较高。最后对本文的内容进行了总结,并对以后的工作进行了展望。图像处理;特征提取;字符识别;神经网络硕士学位论文
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武汉科技大学目录硕士学位论文摘:⋯..⋯⋯⋯⋯⋯.⋯.⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯.⋯.⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯.⋯.⋯⋯⋯.第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯研究目的和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯车牌识别系统的构成⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..字符识别的难点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文的主要研究内容及各章安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。第二章车牌定位方法研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯~≡瘛阚值的确定和灰度图的构造⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.车牌区域字符密度和几何结构特征研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。车牌分割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯∏⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯字符分割的研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯字符分割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。噪声的消除与字符的倾斜校正⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.噪声的消除⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.贖变换的牌照倾斜校正⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯字符边界确定和字符分割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯字符上下边界的确定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.址拇怪蓖队胺指钏惴ā基于轮廓特征的车牌数字识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。弓浴字符轮廓的定义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.结构基元⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基元的定义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.5