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漢王 車牌識(shí)別算法解析.doc
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張寧
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漢王 車牌識(shí)別算法解析 ,網(wǎng)上找的關(guān)于漢王車牌識(shí)別的算法。
歡迎下載!
機(jī)動(dòng)車闖紅燈是日常交通管理中常見的交通違章現(xiàn)象,不僅擾亂了正常的交通秩序,也 是造成機(jī)動(dòng)車交通事故的主要原因之一。
“電子警察”就是針對(duì)機(jī)動(dòng)車路口闖紅燈這種極易造 成惡性事故的交通違章現(xiàn)象進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)測(cè)記錄,做到了無人值守,不間斷監(jiān)測(cè),證據(jù)充分正 確。
車牌識(shí)別技術(shù)(VehicleLicensePlate Recognition,VLPR)是計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別技術(shù)在現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的一項(xiàng)重要研究課 題,是實(shí)現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)。
它是以數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等技 術(shù)為基礎(chǔ)的智能識(shí)別系統(tǒng),它利用每一個(gè)汽車都有唯一的車牌號(hào)碼,通過攝像機(jī)所拍攝的車 輛圖像進(jìn)行車牌號(hào)碼的識(shí)別。
在不影響汽車狀態(tài)的情況下,計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成車牌的識(shí)別,從 而可降低交通管理工作復(fù)雜度。
車牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)在車輛過路、過橋全自動(dòng)不停車收費(fèi),交 通流量控制指標(biāo)的測(cè)量,車輛自動(dòng)識(shí)別,高速公路上的事故自動(dòng)測(cè)報(bào),不停車檢查,車輛定 位,汽車防盜,稽查和追蹤車輛違規(guī)、違法行為,維護(hù)交通安全和城市治安,防止交通堵塞, 提高收費(fèi)路橋的服務(wù)速度,緩解交通緊張狀況等方面將會(huì)起到積極的作用。
針對(duì)以往車牌識(shí)別算法的缺點(diǎn)和不足,例如識(shí)別率低、識(shí)別速度慢、車牌定位不準(zhǔn)確等,本 文提出了一種新的基于小波分析的改進(jìn)車牌定位算法,同時(shí)將引入動(dòng)量因子的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 應(yīng)用到字符識(shí)別,加快了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程。
基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識(shí)別技術(shù)總體設(shè)計(jì) 1車牌定位算法的基本思路 在某一個(gè)相位的紅燈周期內(nèi),如果檢測(cè)到有車輛通過,觸發(fā)視頻采集模塊采集前端攝像機(jī)傳 送來的視頻流,進(jìn)行圖像采集,采集到的圖像是24位的真彩色圖像,首先將圖像進(jìn)行灰度變 換,轉(zhuǎn)換為256色的灰度圖。
在車牌區(qū)域的局部圖像內(nèi),字符筆畫與車牌背景間的亮度反差形 成明顯而密集的邊緣,上升緣與下降緣交替出現(xiàn)。
利用車牌區(qū)域的這一高頻特征,采用小波 分析的多分辨率思想,進(jìn)行水平方向上的小波變換,小波變換后的高頻部分可以突出車牌區(qū) 域,后繼處理只需要對(duì)高頻圖像進(jìn)行變換,即可定位
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機(jī)動(dòng)車闖紅燈是日常交通管理中常見的交通違章現(xiàn)象,不僅擾亂了正常的交通秩序,也 是造成機(jī)動(dòng)車交通事故的主要原因之一。
“電子警察”就是針對(duì)機(jī)動(dòng)車路口闖紅燈這種極易造 成惡性事故的交通違章現(xiàn)象進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)測(cè)記錄,做到了無人值守,不間斷監(jiān)測(cè),證據(jù)充分正 確。
車牌識(shí)別技術(shù)(VehicleLicensePlate Recognition,VLPR)是計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別技術(shù)在現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的一項(xiàng)重要研究課 題,是實(shí)現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)。
它是以數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等技 術(shù)為基礎(chǔ)的智能識(shí)別系統(tǒng),它利用每一個(gè)汽車都有唯一的車牌號(hào)碼,通過攝像機(jī)所拍攝的車 輛圖像進(jìn)行車牌號(hào)碼的識(shí)別。
在不影響汽車狀態(tài)的情況下,計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成車牌的識(shí)別,從 而可降低交通管理工作復(fù)雜度。
車牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)在車輛過路、過橋全自動(dòng)不停車收費(fèi),交 通流量控制指標(biāo)的測(cè)量,車輛自動(dòng)識(shí)別,高速公路上的事故自動(dòng)測(cè)報(bào),不停車檢查,車輛定 位,汽車防盜,稽查和追蹤車輛違規(guī)、違法行為,維護(hù)交通安全和城市治安,防止交通堵塞, 提高收費(fèi)路橋的服務(wù)速度,緩解交通緊張狀況等方面將會(huì)起到積極的作用。
針對(duì)以往車牌識(shí)別算法的缺點(diǎn)和不足,例如識(shí)別率低、識(shí)別速度慢、車牌定位不準(zhǔn)確等,本 文提出了一種新的基于小波分析的改進(jìn)車牌定位算法,同時(shí)將引入動(dòng)量因子的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 應(yīng)用到字符識(shí)別,加快了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程。
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在車牌區(qū)域的局部圖像內(nèi),字符筆畫與車牌背景間的亮度反差形 成明顯而密集的邊緣,上升緣與下降緣交替出現(xiàn)。
利用車牌區(qū)域的這一高頻特征,采用小波 分析的多分辨率思想,進(jìn)行水平方向上的小波變換,小波變換后的高頻部分可以突出車牌區(qū) 域,后繼處理只需要對(duì)高頻圖像進(jìn)行變換,即可定位
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