基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌字符識(shí)別研究.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著城市經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,交通管理系統(tǒng)智能化的必要性也日益明顯。一個(gè)好的智能交通管理系統(tǒng)將為人們的車輛電子收費(fèi)、車流量統(tǒng)計(jì)分析、地下停車管理、移動(dòng)電子稽查系統(tǒng)等公共場(chǎng)合的管理帶來(lái)非常大的便捷。而車牌識(shí)別系統(tǒng)作為智能交通管理系統(tǒng)中很重要的一部分,由于其場(chǎng)景的復(fù)雜性、圖像質(zhì)量的多樣性以及對(duì)其性能的高要求性,使得其技術(shù)還處于不成熟的狀態(tài),還有一定的問(wèn)題需要研究和解決。本文對(duì)車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的分割和識(shí)別進(jìn)行了深入的研究,在實(shí)踐的基礎(chǔ)上,對(duì)一些關(guān)鍵

2、的技術(shù)給與了一些有效的研究,給出了一些實(shí)用、有效的方法,使系統(tǒng)的識(shí)別性能有所提高。主要內(nèi)容如下:
   ⑴在圖像二值化預(yù)處理階段,采用了一種簡(jiǎn)單有效的圖像增強(qiáng)措施,有效改善圖像質(zhì)量。
   ⑵在車牌分割階段,采用了傳統(tǒng)的投影法和“分割代價(jià)”計(jì)算相結(jié)合的方式。
   ⑶對(duì)分割的圖片進(jìn)行了“正常質(zhì)量”、“斷裂”、“沾粘”三種情況的分解,并逐一采用不同的分割算法。
   ⑷在識(shí)別階段,選用了具有唯一最佳逼近特性

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