車牌分割和字符識別的算法研究.pdf

1、大數據當紅時期，林林總總信息迎面而來。智能交通系統(tǒng) ITS（Intelligent Transportation System）運用其核心技術車牌識別系統(tǒng)LPRS（License Plate Recognition system）來改善交通狀況，使得交通暢通、安全。隨著國民生活水平的提高，安防領域對視頻分辨率的高要求，使得ITS對車牌識別系統(tǒng)有著更高的要求。雖然目前已經有一些應用穩(wěn)定的產品出現，但對其算法的優(yōu)化從沒停止，仍有不少高校、研

2、究所和公司在做著進一步的改進和創(chuàng)新。
　　本文第一章在分析綜述了車牌識別技術的背景和現狀的基礎上，接著介紹了一些比較經典的車牌字符識別的方法。第二章主要介紹在字符識別之前對車牌的一些主要的預處理操作，簡單介紹了本系統(tǒng)所用的車牌定位和傾斜校正的算法，為字符的正確識別打好基礎。第三章獨創(chuàng)性提出基于最大車牌字符間距的分層次算法來切分字符，其靈活的算法即使針對退化嚴重的車牌也能實現完美的分割。第四章介紹了基于小波核函數的最小二乘向量機（L

3、S-SVM）算法，同時結合提取的字符特征，通過分類器最終實現字符的識別。第五章提出用深度學習理論中的限制波爾茲曼機（RBM）作為特征提取器，結合使用 softmax分類器組成字符識別系統(tǒng)，最終通過實驗對比了一些算法，統(tǒng)計結果展現出本章提出的算法在識別字母和數字方面的優(yōu)勢。
　　本文算法雖然處理的牌照在圖像中的位置沒有限制，但從實用性的要求以及產品推廣的角度出發(fā)，主要研究的是出現在車頭和車尾的單排字符。實驗結果顯示對車牌的扭曲變形，