汽車牌照識別系統(tǒng)的車牌定位技術研究 開題報告-全文預覽
【正文】 很大程度上是相互矛盾的，難以同時提高。這種方法的主要思想是通過三層 MLPN網(wǎng)絡將具有均勻色度空間的彩色圖像進行色彩分割，再利用投影法分割出潛在的各種底色的車牌區(qū)域。 完全基于形態(tài)學的算法有運用數(shù)學形態(tài)學的閉運算 獲得車牌的候選區(qū)，然后采用投影的方法剔除車牌、定位真車牌。 近幾年，國內(nèi)也有許多公司以及科研機構進行這方面的研究，并且有一些實用化產(chǎn)品，這些產(chǎn)品的車牌識別率都在 70%以上，但是對環(huán)境要求較高，在全天候的條件下，都存在識別精度不高、識別時間長等特點，車牌識別技術還存在很大的發(fā)展空間。國外汽車牌照識別系統(tǒng)研究工作已有一定進展 , 但并不盡合我國國情。其中對汽車車牌的制作、安裝、維護都要求由制定部門統(tǒng)一進行管理。為次，我 國交通管理部門對汽車牌的管理非常重視并制定了一套嚴格的管理法規(guī)。 車輛牌照定位與識別是計算機視覺與模式識別技術在智能交通領域應用的重要研究課題之一 , 該技術應用范圍非常廣泛。 二、車牌識別技術的國內(nèi)外研究情況 基于圖像處理的車牌識別技術的研究在外國起步比較早，在美國、意大利、德國、以色列、新加坡等國家，現(xiàn)在已經(jīng)有比較成熟的產(chǎn)品投入使用，如美國的 AUTOSCOF 2021 系統(tǒng)、以色列的 HiTech 公司研制的 See/CarSystem、德國西門子 畢 業(yè) 設 計（論 文）開 題 報 告 公司的 ARTEM7S 系統(tǒng)、新加坡的 Optasa 公司研制的 VLPRS 等車牌識別系統(tǒng)，但是因為我國車牌式樣的多樣性、車牌顏色的多樣性以及包含漢字等特點，這些車牌識別系統(tǒng)并不 適合我國國情。 關于車牌定位方面，主要利用車牌的邊緣
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