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时间:2019-03-17
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1、乂连键^乂掌D化ANIUNIVERSITYOFTECHNOLOGYI腊损±等值巧交MASTE民ALDISSERTATION幽基于变论域神经网络的车牌识别研究工程领域控働王撞_作者姓名亟産蜂_____奎盤送指导教师_乾按____m§^§mE答辩日期.专业学位硕±学位论文基于变论域神经网络的车脚识别研究ResearchofVehicleLicensePlat:eRecogn地onBasedonVariableUniver
2、seNeuralNetwork:孟庆峰作者姓名工程领域:控制工程学号:31409046指导教师:李洪兴教授2016.4.30完成日期:乂連巧义丈#DalianUniversityofTechnology大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中己经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体己经发表的研究成果,也不包含其他己申请学位或其他用途使用过的
3、成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。_若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目:某于变论域神经网络的车膊识别研究作者签著:表灰畔日期:又口//年月/之日_大连理工大学专业学位硕丄'学位论文摘要随着国家经济的发展,每年汽车的数量较>.年都有大幅度的±升,所W对道路交通的管理也是个不小的难题。如今,智能型交通体系的出现有效地缓解了交通压力,同时,智能交通体系正在逐渐地取代传统的交管系统。而车牌识别技术在智能交
4、通体系中,所研究车牌识别技术对交管系统的发展具有实际应用价值被广泛的应用。本文的主要X作如下:一第,车牌识别的对象是图像,由于外界因素的干扰,车牌图像往往达不到最佳效果,所W有必要对其进行前期处理,包括固像预处理和车牌定位,得。经过图像处理后到二值图像,在此基础上,本文提出水平投影算法对其进行水平定位,利用数学形态学方法及其垂直投影对其垂直定位,为字符分割提供方便。二一一一第,对字符分割之前同样需要做些准备工作,首先给图像设定个统的形式,本文选取黒底白字作为标准,当图像与之不符,需
5、要做反色处理。若定位后的车牌有倾,我们采用霍夫变换将水平方向的两条线校正过来,,斜。最后根据车牌的尺寸特征从车牌的垂直投影图中找出字符所在的位置,并将其分离开来。第王,车牌字符识别的方法有很多种,本文采用神经网络方法来识别车牌中的字符。本文着重分析了BP神经网络算法的原理,并将变论域理论应用到学习率动态调节上,构成变论域神经网络,,。虽然神经网络具有特征提取的功能但为了加快识别速度本文3提出了小波矩特征提取的算法。在识别过程中,根据宁符的位置,设计个相应的子神一,将王个结果统计到起得
6、到最终识别结果,经网络对其识别。通过实验数据可得到变论域神经网络在车牌识别的效果上更胜一筹。关键词:图僚预处理;字符分割;特征提取;变论域;神经网络--1基于变论域神经网巧的车牌识别研究民esearchofVehicleLicensePlate民ecognitionBasedonVariableUniverseNeuralNetworkAbstractWiiiththedevelomentofnatonaleconomtheamountofa
7、utomobeisincreaspyilsng,substantiallyyearbyyear,soitisamajorproblemfortihemanagementofroadtraffic.Nowadays,theappearanceofIntelligentTrafficSystem(ITC)hasrelievedthetrafficpressureeffectivel.Atthesametimettttl.ihasta
8、kenlaceofraditionalrafficconrolsstemradualy,pygyLiiicensePlate民ecognitionLP民swidelyusednITCandresearchonLP民willromote(),pthedevelopmentofITCwithapracticalvalu
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