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车牌辨认体系的研究

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毕业论文范文题目：车牌辨认体系的研究，论文范文关键词：车牌辨认体系的研究
车牌辨认体系的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：车辆牌照主动辨认体系(LPRS)是古代智能交通体系的重要组成部分,因为交通问题日益凸起,使得智能交通体系成为一个热点研究范畴,研究波及数字图像处理技巧、打算机视觉技巧、模式辨认与人工智能等多个技巧范畴。LPRS的重要利用范畴有:高速公路收费、电子警察、特定车辆定位、社区及泊车场车辆的管理等。一个完全的LPRS应当包含车辆（略..）图像获取、车牌定位、车牌字符宰割、字符辨认、辨认成果处理等多少个部分,本文侧重对车牌定位、车牌字符宰割、字符辨认三个部分进行了具体的阐述。论文首先总结了当前车牌辨认技巧的发展情况,并对我国车牌的特点进行了分析。车牌定位是车牌辨认非常关键的一步,定位的成果将直接影响车牌字符宰割跟字符辨认的后果。在分析跟总结了当前用于车（此处忽略..）牌定位的多少种算法的基本上,本文采取了基于数字图像处理的边沿检测跟投影相结合的定位方法,实验表明这种算法打算量小、速度快,绝对比较牢固。算法须要对获取的车辆图像进行灰度化、图像加强、二值化、边沿提取、中值滤波等图像处理,并利用投影的方法定位截取车牌照子图像。车牌字符宰割部分在车牌主动辨认体系中处于承前启后的一个环节。（此处忽略..）本文首先对截取到的车牌照子图像进行的一系列图像的预处理操作做了算法阐明跟成果展示,这些处理重要包含图像的二值化、去除边框烦扰、倾斜校订、去除烦扰噪声等。而后对车牌字符宰割的传统算法做了介绍,并抉择其中的投影法作为本文实现字符宰割的算法。实现对字符宰割的同时对字符进行了归一化处理,为下一步字符辨认做好筹备。字符辨认是体（此处忽略..）系的核心部分,本文在分析跟总结了字符辨认的重要算法的基本上,重点介绍了BP神经网络分类器的构造跟打算步骤,终极抉择在对字符进行特点提取的基本上利用BP神经网络作为字符辨认的算法,算法将网络分为汉字辨认子网络、字母辨认子网络、数字字母辨认子网络,对不同地位的字符进行分类辨认,从而进步了辨认的速度跟正确度。

以上为本篇毕业论文范文车牌辨认体系的研究的介绍部分。

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