車牌識(shí)別技術(shù)是構(gòu)建智能交通管理系統(tǒng)中重要的組成部分,其中車牌定位的研究是實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別的關(guān)鍵一步。傳統(tǒng)的車牌定位算法受周圍環(huán)境因素影響較大,比如含有遮擋的車牌、陰干天氣、不同顏色的車牌等都會(huì)對(duì)車牌定位的準(zhǔn)確度產(chǎn)生很大影響。本文提出了一種深度學(xué)習(xí)的方法來實(shí)現(xiàn)車牌的精準(zhǔn)定位,與傳統(tǒng)車牌識(shí)別算法相比,在光照、遮擋、非車牌區(qū)域噪音等方面,具有較好的魯棒性和準(zhǔn)確性,為后續(xù)車牌字符的分割與識(shí)別奠定了良好的基礎(chǔ)。本文對(duì)車牌識(shí)別的研究主要包含以下內(nèi)容:傳統(tǒng)車牌定位算法的深入研究,分析了各個(gè)算法在車牌定位時(shí)的流程以及各自的優(yōu)缺點(diǎn)。基于邊緣特征定位方法對(duì)圖像中噪音方面較為敏感,特別是遇到相似紋理特征或圖像中其他干擾因素時(shí),其車牌的定位錯(cuò)誤率較高;基于顏色特征定位方法能簡(jiǎn)單的描述車牌圖像中顏色的分布,對(duì)圖像區(qū)域的大小和方向變化不太敏感,所以不能很好的提取車牌局部特征;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的多特征定位方法是對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法的改進(jìn),可以與顏色、邊緣特征等車牌定位算法相結(jié)合,使得該算法具有多特征性,有效的提高了車牌定位的運(yùn)算速度和準(zhǔn)確度。本文重點(diǎn)研究了基于深度學(xué)習(xí)的車牌定位算法,闡述了深度學(xué)習(xí)框架,介紹了實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭... 

【文章來源】：新疆大學(xué)新疆維吾爾自治區(qū)211工程院校

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

一個(gè)簡(jiǎn)單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

圖 2-3 池化層的操作數(shù)絡(luò)中我們使用激化函數(shù)主要目的是提高建模能力一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是通過線性來進(jìn)行卷積操作和全用線性映射來表達(dá)，模型的有效性很難都到保證函數(shù)后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才能夠通過這種非線性數(shù)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中具有重要的作用。以下是深——它將實(shí)數(shù)值壓縮至 0 到 1 之間，可以在預(yù)測(cè)為：1( )1xxe

圖 2-4 Sigmoid 函數(shù)—當(dāng) x<0 時(shí)，輸出為 0，當(dāng) x>0 時(shí)，輸出為 x。相函數(shù)能夠使網(wǎng)絡(luò)更快速的收斂，而不會(huì)飽和。其f ( x ) max(0, x)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于相鄰像素差異值的車牌定位算法[J]. 韋玉科,歐陽發(fā).  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2018(05)
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[9]車牌識(shí)別技術(shù)在智能交通中的應(yīng)用[J]. 張建雄.  中國公共安全. 2013(09)
[10]深度學(xué)習(xí)研究綜述[J]. 孫志軍,薛磊,許陽明,王正.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2012(08)

碩士論文
[1]基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的車牌字符識(shí)別算法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 朱宏吉.浙江大學(xué) 2015
[2]適用于智能停車場(chǎng)的車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究[D]. 陳元正.浙江工業(yè)大學(xué) 2015
[3]基于SVM的車牌字符識(shí)別算法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 楊旭.南京郵電大學(xué) 2012
[4]車牌識(shí)別系統(tǒng)中車牌定位與字符分割技術(shù)的研究[D]. 馮慧娜.中北大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3618121