基于视频的车牌识别技术研究硕士论文

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1、基于视频的车牌识别技术研究摘要随着交通设施与交通工具之间供求矛盾越来越激化，智能交通系统被认为是解决这种矛盾的好方法。车牌识别技术作为智能交通系统基础信息获取的重要手段，其性能提升成为众多科研机构的科研目标。车牌识别系统的难点在于车牌定位环节，车牌定位准确与否直接决定车牌识别准确度。本文研究了一种新型的车牌识别系统，这种车牌识别系统的数据来源是视频数据。本文针对其与传统车牌识别系统在图像采集方面的不同，在车牌定位环节提出了一种检测点矩阵算法用以进行车牌粗定位。这种车牌粗定位算法为整个系统节省了大量计算时间，并为后续算法减小了背景干扰，一定程度上增加了整个

2、系统的识别准确率。本文还针对该系统利用视频图像帧序列、具用多帧可利用的图像源数据的优势，提出一种质量反馈模块，该模块可以对车牌识别结果进行自检测。在系统中间过程各环节设置多个评价参数和参因数并合理设计评价函数，在识别结果出来的同时对其进行评价，如果识别结果满足评价函数的要求则被认为识别成功，否则将会回到视频帧图像选择环节重新进行关键帧选择。由于本文先提出的车牌粗定位算法为本系统节省了大量的计算时间，此质量反馈模块的加入不会为整个系统带来严重的计算速度方面的负担，从而在保证系统实时性的前提下一定程度上提高系统识别准确度。一般来说，算法计算量大则识别准确度高

3、、系统运算速度慢。本文在提出算法的同时也将此算法与其它传统的、常用的算法作了相关比较，从系统计算速度与识别准确率两方面进行对比论证，以使两方面达到合理的均衡。关键词：智能交通系统，车牌识别系统，检测点矩阵，质量反馈模块VIDEO-BASEDLICENSEPLATERECOGNITIONTECHNOLOGYABSTRACTWiththeSupplyanddemandContradictions,whichisTransportandtransportfacilities,isbecomingmoreandmoreintensified,intelligen

4、ttransportationsystemisconsideredtobeagoodwaytoresolvethiscontradiction.Licenseplaterecognitiontechnologyisthebasisforintelligenttransportationsystemsanimportantmeansofinformationacquisition,andmoreandmorescientificresearchinstitutionsmakeittobetheirtargetofresearch.Licenseplatel

5、icenseplaterecognitionsystem’sdifficultyisto.Locatingpartofthelicenseplateaccuratelyornotdirectlydeterminethelicenseplaterecognition’saccuracy.Inthispaper,westudiedanewtypeoflicenseplaterecognitionsystem,thislicenseplaterecognitionsystem’sdatasourceisthevideodata.Inthissystem,wit

6、hthedifferentaspectsofimageacquisition,adotmatrixmethodisusedfordetectingvehiclelicenseplatelocation.Thevehiclelicenseplatelocationofthesystemsavesalotofcomputingtimeandreducesthebackgroundinterferenceforfollow-upalgorithm,andincreasesrecognitionaccuracyofthesystem.Thisarticleals

7、ousesthesystem’susingvideoimageframesequenceandimagesourcedataofmultipleframestoproposeaqualityfeedbackmodule,whichcandetecttheresultofalicenseplaterecognition.Wesetupmultipleevaluationparametersinthesystemduringthemiddleofeveryespectsanddesigntheevaluationfunction.Whilethesystem

8、recognedthelicenseplate,theevaluationfun