车牌识别系统的算法研究

《车牌识别系统的算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、代号10701学号1019122149分类号TP391密级内部公开题（中、英文）目车牌识别系统的算法研究ResearchofLicensePlateRecognitionAlgorithm作者姓名薛丹指导教师姓名、职务孙万蓉教授学科门类工学学科、专业生物医学工程提交论文日期二一三○年一月西安电子科技大学学位论文独创性声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包

2、含为获得西安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研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：日期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位

3、论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。本人签名：日期导师签名：日期摘要摘要随着我国经济的快速发展，国民生活水平的显著提高，汽车数量急剧增加，交通系统的智能化变得尤为重要。而车牌识别（LPR）系统是智能交通系统的重要组成部分。车牌识别系统包括图像采集，车牌定位，字符分割和字符识别四个环节，本文对后面三个环节进行了深入的研究。论文首先介绍了车牌定位常用的算法，研究了基于HIS颜色信息和形态学方法相结合的定位算法，并利用最小投影法实现车牌倾斜的快速校正，得到精确定位的车牌。接着讨论了字符分割的算法，研究了基于先验知识和投

4、影方法相结合的车牌字符分割算法。最后研究了基于模板匹配与神经网络算法实现字符识别的优劣，提出了基于支持向量机(SVM)的改进的字符识别算法，并根据字符特征设计了二次识别算法识别易混淆字符。实验结果表明，该算法识别率高，鲁棒性好，抗干扰能力强。关键词：车牌识别车牌定位字符分割字符识别HISSVMAbstractAbstract WiththerapiddevelopmentofChineseeconomyandtheremarkableimprovementofnationallivingstandard,therearemorean

5、dmoreprivatecarsinourcountry.Theintelligenttransportsystemhasbecomeparticularlyimportant.TheLicenseplaterecognition(LPR)isanimportantpartoftheintelligenttransportsystem.LPRsystemconsistsofimageacquisition,licenseplatelocation,charactersegmentationandcharacterrecognitio

6、n.Thisthesismakesintensivestudyoflicenseplatelocation,charactersegmentationandcharacterrecognition.Firstly,thecommonalgorithmsoflicenseplatelocationareintroduced.AlicenseplatelocationalgorithmbasedonHIS(HueIntensitySaturation)colorinformationandmorphologicalmeansisrese

7、arched.Secondly,therapidcorrectionofinclinedlicenseplateisrealizedwiththehelpofminimumprojection,gainingthepreciselicenseplatelocation.Thirdly,thealgorithmofcharactersegmentationisdiscussedandanalgorithmoflicenseplatecharactersegmentationisresearchedwithcombinationofpr

8、ioriknowledgeandprojectionmethod.Finally,theadvantagesanddisadvantagesofcharacterrecognitionbasedontemplatematchingan