在智能交通領域中,車牌識別技術作為重要的技術支撐,是國內(nèi)外專家學者研究的熱門課題。同時,為解決環(huán)境污染問題和燃油供求矛盾,新能源汽車作為發(fā)展低碳交通的重要舉措。新能源汽車車牌的識別研究具有實際意義。車牌識別的工作流程為:預處理、定位、字符分割和識別幾個階段。本文以新能源汽車車牌為研究對象,以正常、霧霾、雨天環(huán)境為主要研究背景,以提高定位準確率為主要目標,解決車牌定位不準確及無法識別的情況。首先,對圖片進行預處理,提高圖像對比度和辨識度。針對特定環(huán)境下獲取的圖像普遍帶有模糊不清、亮度偏低和色彩失真等特點,分析同態(tài)濾波以及不同的Retinex算法和其處理圖像的效果。對比分析霧霾環(huán)境下同態(tài)濾波、SSR、MSR、同態(tài)濾波和SSR、同態(tài)濾波和MSR與本文算法識別效果,驗證本文算法的優(yōu)越性。其次,對去霧的圖像進行車牌定位。根據(jù)新能源車牌特有的顏色特征實現(xiàn)粗定位,去除大面積的非車牌部分,降低車牌區(qū)域細節(jié)信息不足對車牌定位的影響。對Kirsch算子改進用于圖像邊緣檢測,以提高霧霾環(huán)境背景下定位的準確率。然后,進行新能源車牌字符分割。分別采用傳統(tǒng)的LBF(Local Binary Fitting)模型算... 

【文章來源】：吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.3日間強光新能源車輛影像

鯤F-MSRCR融合算法分段線性變換法直方圖均衡化法圖 1.1 技術路線總框圖1.4 實驗設備1.4.1 試驗設備圖像采集是圖像分割的前提，由于新能源車輛的流動性，文中采用兩種方式進行圖像采集，一種方法是采用智能手機對道路上的新能源車輛圖像數(shù)據(jù)進行采集，另一種方法是利用網(wǎng)絡收集新能源車輛圖像數(shù)據(jù)。本研究主要利用 Matlab 對車牌特征進行提取分析研究，所需的計算能力要求一般，本實驗的采用的計算機硬件平臺為筆記本，處理器為 i7.7700K，內(nèi)存為 16G，顯卡為 Nvidia GTX1050，軟件為 Matlab2016b。

霧霾天新能源車輛影像

【參考文獻】：
期刊論文
[1]Saudi License Plate Recognition Algorithm Based on Support Vector Machine[J]. Khaled Suwais,Rana Al-Otaibi,Ali Alshahrani.  Journal of Electronic Science and Technology. 2013(04)
[2]基于人眼視覺和高頻提升濾波的乳腺圖像增強方法[J]. 欒孟杰.  渤海大學學報(自然科學版). 2013(03)
[3]霧天條件下的多尺度Retinex圖像增強算法[J]. 李菊霞,余雪麗.  計算機科學. 2013(03)
[4]基于形態(tài)學和surf特征的車牌定位算法研究[J]. 趙亮,錢盛友,趙新民.  通信技術. 2013(02)
[5]基于GrabCut改進的圖像分割算法[J]. 周良芬,何建農(nóng).  計算機應用. 2013(01)
[6]車牌識別在智能交通中的應用與發(fā)展趨勢[J]. 林宇.  中國安防. 2012(11)
[7]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的車牌字符識別算法研究[J]. 歐陽俊,劉平.  光學與光電技術. 2012(05)
[8]應用伽馬測井曲線小波變換計算粒度參數(shù)[J]. 楊寧,王貴文,賴錦,李鑒倫,蒼丹,蔣其君.  現(xiàn)代地質. 2012(04)
[9]一種自適應車牌圖像定位新方法[J]. 李波,曾致遠,周建中.  中國圖象圖形學報. 2009(10)
[10]車牌識別中的圖像提取和分割算法[J]. 鄒星.  重慶工學院學報(自然科學版). 2009(08)

博士論文
[1]中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新動態(tài)演變研究[D]. 李蘇秀.北京交通大學 2018
[2]圖像去霧方法和評價及其應用研究[D]. 郭璠.中南大學 2012

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡圖像分類優(yōu)化算法的研究與驗證[D]. 石琪.北京交通大學 2017
[2]復雜場景下車牌識別方法研究[D]. 李松柏.中國科學院大學(工程管理與信息技術學院) 2016
[3]我國汽車保有量快速增長對石油需求的影響研究[D]. 顧文娟.北京交通大學 2016
[4]基于物理模型的單幅圖像去霧方法的研究[D]. 肖翔.福州大學 2015
[5]車牌自動定位與識別系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D]. 范海燕.電子科技大學 2014
[6]基于Graph Cuts的交互式圖像分割[D]. 郭振鋒.中南大學 2013
[7]基于各向異性擴散方程的圖像降噪技術和車牌識別技術研究[D]. 李振恒.山東大學 2010
[8]基于數(shù)字圖像處理的車牌識別系統(tǒng)研究[D]. 胡桂珍.西南交通大學 2010



本文編號：2948702