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汽车牌照自动定位算法研究

金小莉  
【摘要】: 汽车牌照自动识别技术是智能交通系统中的一个重要环节,广泛应用于不停车缴费、失窃车辆查寻、停车场车辆管理等场合。而牌照的定位是其中最为关键的技术,对整个识别系统的性能起着至关重要的作用。 本文就是针对汽车牌照自动识别系统中的这一关键问题,在广泛分析、比较已有方法的基础上,研究更为有效的汽车牌照自动定位算法。本文的主要贡献有: 1.提出了一种基于字符纹理特征的汽车牌照自动定位算法; 该算法结合牌照区字符的纹理特征,首先将汽车图像中灰度值变化平缓的长水平线去掉,之后将小的区域去除,然后对留下的连通区域的几何特性、内部象素个数、边缘象素个数等信息进行分析,结合牌照的几何特征和投影特征,找出真正的牌照区域。 2.提出了一种基于ELMAN神经网络的汽车牌照自动定位算法。 该算法利用牌照区和非牌照区不同的梯度特征对神经网络进行训练,之后用训练好的神经网络对图像进行分类,最后结合牌照的投影特征和几何特征实现牌照的定位。 通过实地拍摄的反映各种光照、天气、牌照样式等条件的汽车图像样本,对本文提出的算法进行了实验,结果表明,本文所提出的两种算法的准确定位率均可达99%,这些实验结果表明,本文所提出的汽车牌照自动定位算法是有效和实用的。


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