基于matlab车牌自动识别系统设计论文

基于matlab车牌自动识别系统设计论文

ID:6194365

大小:1.24 MB

页数:44页

时间:2018-01-06

基于matlab车牌自动识别系统设计论文_第1页
基于matlab车牌自动识别系统设计论文_第2页
基于matlab车牌自动识别系统设计论文_第3页
基于matlab车牌自动识别系统设计论文_第4页
基于matlab车牌自动识别系统设计论文_第5页
资源描述:

《基于matlab车牌自动识别系统设计论文》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、基于MATLAB车牌自动识别系统设计毕业论文目录第一章绪论11.1车牌自动识别产生的背景11.2车牌自动识别国内外发展现状21.3现已存在的车牌自动识别系统产品及应用情况21.4中国车牌的特征31.5车牌自动识别系统开发的意义41.6车牌自动识别系统开发的难点41.7本章小结5第二章MATLAB概述及本次设计思路72.1MATLAB的概述72.1.1MATLAB的发展72.1.2MATLAB的特点82.1.3MATLAB设计车牌自动识别系统的优势92.2设计的基本思路92.3本章小结10第三章系统分析与设

2、计方案113.1车牌预处理113.1.1灰度变换113.1.2中值滤波123.1.3图像增强143.1.4图像的边缘检测153.1.5区域膨胀与腐蚀173.1.6开运算与闭运算183.2牌照定位和分割193.2.1车牌定位193.2.2车牌分割203.3字符的识别213.3.1字符的分割223.3.2字符的识别233.4本章小结25第四章设计结果与分析274.1设计结果274.2设计分析27第五章总结与展望29ii5.1总结295.2展望29参考文献31致谢33附录程序35ii**大学本科生毕业设计(论文

3、)第一章绪论智能交通系统(ITS)是21世纪世界道路交通管理体系的模式和发展方向。智能交通系统应用人工智能技术、GPS(全球定位系统)、网络通信技术、电子收费技术、检测技术等革新道路交通,尝试着有效地满足交通需求,改善服务水平,提高道路通行能力,减少油料损耗和环境污染,增加交通的安全性。汽车牌照自动识别系统是智能交通系统的关键技术之一,在交通监控的基础上引入计算机信息管理技术,同时结合先进的图像处理、模式识别和人工智能技术等对图像进行采集和处理,以便获得更多的信息[1],从而达到更高的智能化管理程度。近年

4、来,汽车牌照智能识别的技术发展很快,就其识别基础而言,主要可以分为间接法和直接法两种。间接法是基于IC卡(即无线电频率鉴别),或者说基于条码的识别;直接法是基于图像的汽车牌照识别[6]。间接法是将车牌的信息存储在IC卡或条码中。利用IC卡技术进行汽车牌照的识别,是在每辆汽车上安装一个微型电子信号接收和发射装置即IC卡,通过卡内存储的信息辨识出汽车的车牌号码和其他相关内容。尽管IC卡技术准确识别度高,运行可靠,可以全天候作业,但它整套装置价格昂贵,硬件设备十分复杂,不适用于异地作业。条形码技术虽然具有识别速

5、度快、精确度高、可靠性强以及成本较低等优点,但是对于扫描器要求很高,此外,二者都需要制定出全国统一的标准,并且无法核对车、卡(条码)是否相符,也存在技术上的缺陷,这给近期短时间内推广造成困难。基于图像的车牌识别技术属于直接法。直接法一般有图像处理技术、传统模式识别技术及人工神经网络技术。它是一种无源型汽车牌照智能识别方法,能够在无任何车牌信号发射设备的情况下,对运动状态汽车或静止状态汽车的车牌号码进行接触性信息采集,并能实时智能识别。1.1车牌自动识别产生的背景随着21世纪世界经济发展的速度加快,国家经济

6、建设迅速发展和综合实力大幅提升,汽车已经成为寻常之物进入人们的生活中,人们已经进入汽车时代。然而随之而来的是越来越繁重的道路交通压力和更多的人力资源来处理交通问题,飞速发展的交通在带来种种难题的同时也催生了解决这些难题的各种车辆管理技术的快速发展,如车辆实时监控系统、电子收费系统ETC、自动设备识别系统AEI、智能交通系统(IntelligenceTrafficsSstem)、城市停车系统等研究。车牌自动识别凭借其动态识别、识别时间短、识别率高、可针对车牌的特性进行完善的最优化的搜索处理,同时能对多种车牌

7、进行识别[1];可实现全自动放行车辆,对免费车、固定车可实现全自动入场和放行等优势逐渐应用到我们生活中的方方面面。-42-**大学本科生毕业设计(论文)1.2车牌自动识别国内外发展现状中国车牌的格式与国外有较大差异且车牌识别技术研究起步较晚,所以国外关于车牌识别的研究对于中国仅具有参考价值,其在中国的应用效果不能达到其在国内的应用效果,但在其识别系统中所采用的各种思想和算法可以为我国所借鉴[2]。车牌识别系统自进入中国以来,迅速吸引大量的学者开始从事这方面的研究,并提出了很多新颖便捷的算法。中国科学院自动

8、化研究所的刘智勇等人开发的系统在一个样本容量为3170的样本集中,车牌定位的准确率为99.41%,切割准确率为94.62%,这套系统后来被汉王公司的车牌识别系统采用,取得了较好的效果[2]。南京大学的熊军等提出基于字符纹理特征的定位算法,其准确率高达95%。华中科技大学的陈振学等人提出一种新的车牌图像字符分割和识别算法,使用一维循环清零法,先对垂直投影图进行一次扫描,有效的清除杂点与间隔符,其分割正确率达到96.8%。浙江大学

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。