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文檔簡介
1、隨著車輛數(shù)量日益攀升,交通管理壓力日趨增大。為了緩解車輛、行人、管理人三者之間的矛盾,交通管理信息化、智能化成為必然的發(fā)展趨勢。車輛是構成交通系統(tǒng)中基本元素,車牌號碼是車輛身份的唯一ID,因此車牌定位識別技術是智能交通領域的重要課題之一。
本論文介紹一個車牌定位識別系統(tǒng)的開發(fā),主要介紹其中的圖像預處理、車牌定位、字符分割和字符識別部分的算法設計,以及最后原型系統(tǒng)的實現(xiàn)。
圖像預處理通過加權平均值灰度化法把彩色圖像轉(zhuǎn)換
2、為灰度圖像,再用分段性灰度變換方法進行圖像增強,車牌定位在通過改進的Bernsen局部閾值算法與模糊增強算法增強所得到的二值化圖像上進行。先利用邊緣特征和投影方法進行車牌的粗定位,確定大致的車牌區(qū)域;然后通過傾斜校正、去除車牌邊框來精確定位車牌區(qū)域,在得到車牌的精確區(qū)域后,采用垂直投影法實現(xiàn)字符分割,最后以車牌字符區(qū)域的像素構造特征表達,送入字符識別算法識別。我們的字符識別算法采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡在收集的樣本上訓練得到,該算法具有很強的自適
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