复杂环境中的车牌检测与识别算法研究

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2、本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方夕ｂ论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本祐究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名；．１１每日期：２Ｗ备年ｂ月０占日＿＿论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，

3、允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检，可采印、缩印索用影或扫描等复制手段保存、汇。编学位论文（保密的学位论文在解密后应遵）守此规定作者签名：裘ｉ裏导师签名：《；；日月／日期年分类号密级注1UDC学位论文复杂环境中的车牌检测与识别算法研究（题名和副题名）吴勇军（作者姓名）指导教师杨建宇教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业信号与信息处理提交论文日期2016.4.30论文答辩日期2016.5.12学位授予单位和日期电子科

4、技大学2016年6月答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。LicenseplatedetectionandrecognitionincomplexscenesAThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:Signal&InformationProcessingAuthor:WuYongJunAdvisor:Prof.YangJianyuSchool:SchoolofElectronicEngineerin

5、gofUESTC摘要摘要车牌检测识别技术是智能交通系统的重要组成部分之一，其在道路交通流量监控、交通事故现场勘测、交通违章自动记录、公安部门智能车辆目标识别等方面，都起着至关重要的作用。然而，由于场景的复杂化，以及对多光照、多角度和变尺度的适应性要求变高，车牌检测与识别技术还面临着诸多难题亟待解决。本文针对多光照、多角度、多尺度等复杂场景中稳健地进行车牌检测与字符识别开展工作，主要内容如下：1．针对在复杂环境下，光照和角度的变化以及在不同尺度下字符区域难以检测的问题，本文改进了稳定车牌字符区域定位算法。该算法结合车牌字符的先验

6、知识，改进MSER核心算法，提取出图像中稳定极值字符区域，同时相较于MSER算法提取的稳定区域而言，剔除大量的伪字符区域，减少后面标签传导的工作量。2．针对大量稳定极值字符区域，如何准确实现构建车牌字符结构的标签传导，本文提出了最大可动结构链算法。该算法首先通过节点分类对稳定极值字符区域进行粗提取，再通过半标记标签传导实现标签最大团提取，最后通过全标记标签传导对标签最大团进行条件最大后验概率分析，完成标签的更正，得到车牌位置。3．针对低分辨率字符图像识别率低的问题，采用卷积神经网络结构的字符识别方法。该方法首先对字符图像进行预

7、处理和归一化操作，然后结合神经网络自我学习训练的特点，以字符灰度图像作为输入进行字符识别，最后对识别结果为相似字符的字符图像做二次识别，进行相似字符间区分，得到字符识别结果。4．设计并实现多源输入仿真演示软件，包括单张图像、多张图像及视频多种输入接口，集成车牌检测和字符识别算法，实现可视化演示。关键词：车牌检测识别，最大稳定极值区域，可动结构链，卷积神经网络IABSTRACTABSTRACTAsanimportantpartofintelligenttransportationsystem,licenseplatedetect

8、ionandidentificationtechnologyplaysavitalroleinroadtrafficflowmonitoring,trafficaccidentsceneinvestigation,automaticallyrecordtrafficviola