【摘 要】
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随着社会经济的不断发展和人们生活水平的普遍提高,整个社会对交通运输的需求日益增加,交通变得越来越拥挤,给社会和环境带来了很大的压力。智能交通系统(ITS)是解决交通拥挤
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随着社会经济的不断发展和人们生活水平的普遍提高,整个社会对交通运输的需求日益增加,交通变得越来越拥挤,给社会和环境带来了很大的压力。智能交通系统(ITS)是解决交通拥挤和堵塞现象的主要途径。车牌识别系统(LPR)又是ITS里的关键技术之一。已经逐渐地应用到我们的现实生活中。车牌识别系统可以对车辆进行自动登记、验证、监视和报警,进而应用到道路交通综合管理、高速公路联网收费、电子警察、停车场收费管理系统等领域。本文在充分研究前人的研究成果基础上,结合小波分析技术完成了车牌识别系统的方法研究和设计工作,主要有以下三个部分:第一,牌照提取,应用小波分析的多分辨率特性对车牌区域的信息进行分解和重构以突出车牌区域。利用局部阈值方法,将车牌图像二值化,利用数学形态学的开运算进一步突出车牌轮廓。对突出的车牌轮廓进行行、列投影,提取车牌信息。第二,字符分割,结合拉普拉斯算法对车牌图像边缘进行检测,利用字符上下轮廓特征进行字符分割。第三,字符识别,结合字符的轮廓特征以及神经网络系统进行字符识别。仿真结果表明本系统能较准确地定位、分割及识别车牌字符且性能良好。从中可看出:小波分析与识别技术有机结合能提高系统识别能力,在有效、实用的原则下将神经网络与人工智能技术相结合将成为模式识别研究的一个重要发展趋势。
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