本文關(guān)鍵詞：基于視頻圖像處理技術(shù)的車輛出入管理系統(tǒng)

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【摘要】：車輛出入管理系統(tǒng)作為智能化小區(qū)的一個重要組成部分,是利用先進的科學(xué)技術(shù)和高度自動化設(shè)備,對車輛的出入進行安全、有效地管理的系統(tǒng)。隨著私家車日漸增多,人們對車輛的管理越來越看重,車輛出入管理系統(tǒng)儼然已成為當(dāng)前模式識別領(lǐng)域中的重中之重。車牌定位算法、字符分割算法和字符識別算法是車輛出入管理系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)。本文在研究車牌識別過程中常用的相關(guān)算法的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)了一個基于視頻圖像處理技術(shù)的車輛出入管理系統(tǒng)。本文主要研究工作如下:1.首先對車牌識別中常用的車牌定位算法、字符分割算法和字符識別算法分別進行了研究分析。針對傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法收斂速度慢、精度低的問題,利用螢火蟲群優(yōu)化算法的全局尋優(yōu)能力和粒子群算法的收斂速度快的特性,將上述兩種算法與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行結(jié)合,給出了一種改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,來解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法初始權(quán)值和閾值的隨機性缺陷,從而緩解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度慢以及精度低的問題。仿真實驗結(jié)果證明,本文給出的改進算法相較于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,在識別車牌圖像時具有更快的收斂速度和更高的準確性,從而可以有效地提高車牌字符識別的速度和魯棒性。2.在Visual Studio 2012集成開發(fā)環(huán)境下,采用Open CV計算機視覺庫代碼以及數(shù)據(jù)庫技術(shù),實現(xiàn)了基于視頻圖像處理技術(shù)的車輛出入管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以實時、準確地識別出車輛上的車牌號碼,并給出與車牌號碼相關(guān)的車主、車輛的信息,以使得管理者可以更加方便地對車輛進行管理。
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U495;TP391.41

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