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基于深度学习的车牌识别技术研究

白璐  
【摘要】:随着现代交通技术对机动车辆管理要求的逐渐提高,车牌识别系统被广泛应用于各种现实场景,如大型超市的地下停车场、小区入口、高速收费站等。由于车牌识别系统性能的不断优化,加快了进出车辆的审核,极大的缓解了交通堵塞问题,既节省了人力资源,又提高了工作效率。与此同时,深度学习作为机器学习领域中的一个新分支,现已在语音识别、计算机视觉、预测推荐等领域广泛应用。这两者的结合具有一定的研究意义与实用价值。本文的研究内容是由图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别构成。主要工作如下:1.复杂的天气环境、角度问题等都会使拍摄的图像变得模糊,从而对定位、识别结果产生较大影响,而图像预处理部分集中处理图像模糊、光照不均等问题。在对比分析相关算法作用效果的过程中,针对本文内容要求提出灰度化、滤波去噪操作,并在此基础上用灰度变换加以改进,目的是为了加强图像中目标车牌与背景信息的对比度。最后采用边缘检测完成对图像的处理;2.分析对比几种常见的车牌定位算法的优缺点,再根据国内车牌的规格及特点提出基于二值图像的形态学区域填充的算法。其中,车牌候选区域根据车牌的矩形特点进行提取,再利用细定位算法对得到的部分进行真伪辨别;3.对提取到的车牌区域利用垂直投影算法实施字符分割。该过程主要是根据车牌的先验信息,字符的连续特性,设定适宜的阈值实现字符的分割;4.本论文在基于传统神经网络的基础上,对字符的识别部分采用了现在主流的深度学习算法,满足运算过程中对识别精度以及鲁棒性的要求。在充分考虑到字符独特性质的前提下,选取ReLu激活函数作为对网络结构的改进,从而实现对车牌字符识别效果的提高。


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