【摘 要】
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国家工业化发展和汽车大众化极大方便了人们的日常生活,但因此导致交通问题日益严峻,智能交通的出现有效的解决了这一问题。车牌识别技术作为智能交通系统中的基础组成部分,对智能交通系统的快速发展具有重要意义。针对现有车牌识别系统在复杂背景下识别精度低的问题,结合深度学习算法在图像处理领域的优势,对车牌定位和字符识别算法进行研究。主要研究内容如下:通过对深度学习算法研究,对比各种算法的优缺点和适用范围,最后
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国家工业化发展和汽车大众化极大方便了人们的日常生活,但因此导致交通问题日益严峻,智能交通的出现有效的解决了这一问题。车牌识别技术作为智能交通系统中的基础组成部分,对智能交通系统的快速发展具有重要意义。针对现有车牌识别系统在复杂背景下识别精度低的问题,结合深度学习算法在图像处理领域的优势,对车牌定位和字符识别算法进行研究。主要研究内容如下:通过对深度学习算法研究,对比各种算法的优缺点和适用范围,最后选择卷积神经网络作为本文车牌定位和字符识别所用算法。车牌定位算法研究。针对车牌倾斜,图像质量下降等复杂背景下车牌定位困难的问题,提出了一种基于改进边缘检测和形态滤波的粗略车牌定位算法。粗略定位后获得的牌照候选区域训练有素。卷积神经网络(CNN)模型进行判断,排除伪车牌区域,从而实现精确定位。车牌字符识别算法研究。在考虑了我国车牌字符特点的基础上,采用卷积神经网络AlexNet网络模型,为实现对车牌不做字符分割进行整体识别,对模型进行了改进。在保证车牌识别系统准确率的前提下,提升了系统的实时性。由于FPGA丰富的硬件资源和强大的并行运算能力,最后提出了一种基于FPGA的车牌技术实现方案。结果表明,本文车牌识别系统在复杂背景下定位准确率为97%以上,识别率达到95%以上,系统的运行时间在0.5s左右,符合系统性能要求。
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