基于CS下交通字符識別理論及應用.pdf

1、隨著我國汽車數(shù)量的不斷增加,城市交通狀況日益受到人們的重視,如何有效地進行交通管理,越來越成為人們關注的焦點。因此,智能交通系統(tǒng)得到了迅猛的發(fā)展,車牌識別系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)中的一個重要分支也得到了飛快的發(fā)展,并在高速公路、城市道路和停車場等項目管理中占有不可取代的地位。
　　 本文整理和總結了近年來車牌識別領域的一些方法和最新進展,并且將一種新的理論-即壓縮感知理論運用到字符識別上。車牌識別系統(tǒng)基本可以分為圖像采集、預處理、車

2、牌定位、字符分割、字符識別五大模塊,本文主要研究了簡單背景條件下靜態(tài)圖像的車牌識別技術,對車牌定位、字符分割和字符識別分別作了研究、改進及提出一些新的方法。完成的主要工作是:
　　 首先對汽車圖像進行了預處理來為后續(xù)的處理做準備,包含彩色圖像灰度化,灰度拉伸等。然后根據(jù)車牌的特征,采用基于字符紋理、邊緣檢測與形態(tài)學和基于矢量量化的方法對車牌進行定位,實驗表明可以滿足實際應用的要求。進而對定位后的車牌進行了校正、二值化等處理,然后

3、用直接投影的方法進行字符分割,由于投影法可能會導致字符的粘連和一個字符被分開的現(xiàn)象,本文又采用一種模板的方法進行分割,效果比較好。在字符識別部分,文章先對字符的特征進行提取,然后對BP神經網(wǎng)絡等常用的字符識別方法進行了介紹、分析。最后將一種新的理論,既壓縮感知理論運用到字符識別當中,證明了這是一種高效可行的方法。
　　 本文的研究能較準確地定位車牌、分割字符并進行識別,對車牌的傾斜、變形等情況有較強的抗干擾能力,具有很好的研究和