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基于matlab的車牌分割及數(shù)字識別系統(tǒng)_畢業(yè)設(shè)計論文(參考版)

2024-09-02 10:19本頁面
  

【正文】 南湖學(xué)院 畢業(yè)設(shè)計(論文) 32 參考文獻 [01] 張方櫻,巢佰崇,陳雪豐.車牌自動識別系統(tǒng) [J].武漢大學(xué), 2020, 3(3): 4950. [02] 歐陽文衛(wèi),羅三定,車牌定位算法研究 [J].湖南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報, 2020, 6(4): 3335. [03] 林立,何為,韓力群,汽車牌照自動識別技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展 [J].北京輕工業(yè)學(xué)院學(xué)報, 2020,19(l): 3640. [04] 袁卉平.基于 MATLAB 的車牌識別系統(tǒng)的設(shè)計與研究 [J].廣西:廣西工學(xué)院工業(yè)控制計算機,2020. [05] 胡小峰,趙輝. Visual C ++/MATLAB 圖像處理與識別案例精選 [M].人民郵電出版社, 2020. 58- 81. [06] 許錄平 .?dāng)?shù)字圖像處理( MATLAB 版) [M].北京: 科學(xué) 出版社, 2020. [07] N Ostu. A threshold selection method from graylevel histogram[J]. IEEE Trans Systems Man Cyberic, 1978, 8:6265. [08] JuneLee Dong, WhanLee Secong. A new Methodology for GraySeale Character Segmentation and Recognition[J]. IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1996,18(10):526527. [09] 陳永超.基于數(shù)字圖像處理的車牌識 別研究:[ D].武漢:武漢理工大學(xué)控制理論與控制工程,2020. [10] 趙陽.基于圖像工程與框架理論識別人體細胞的智能技術(shù)研究: [D].內(nèi)蒙古:內(nèi)蒙古科技大學(xué)激光先進制造技術(shù) . 2020. 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[25]。至今,尚沒有一個完全通用的車牌識別系統(tǒng)問世。 展望 車牌識別技術(shù)是基于數(shù)字圖像 處理和模式識別高度融合的一項技術(shù),同時也是智能交通的一個重點、難點。 最后,綜合對車牌識別系統(tǒng)的相關(guān)算法研究,在其基礎(chǔ)上實現(xiàn)了一個小的車牌識別系統(tǒng),根據(jù)仿真、測試結(jié)果表明,該系統(tǒng)具有實際應(yīng)用的價值,甚至可以投入生產(chǎn)。該分類器由 3 個子 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成,即漢字網(wǎng)絡(luò)、字母網(wǎng)絡(luò)以及字母數(shù)字網(wǎng)絡(luò)。本文結(jié)合我國車牌的特殊性,對車牌識別系統(tǒng)所涉及的算法做了深入的研究,在基于前人的研究成果上提出了自己的改進。 南湖學(xué)院 畢業(yè)設(shè)計(論文) 31 5 總結(jié)與展望 總結(jié) 車牌識別技術(shù)是智能交通管理中最為關(guān)鍵的技術(shù)之一,與此同時,車牌識別的技術(shù)和方法也在其他檢測、識別領(lǐng)域也發(fā)揮著它重要的作用。此外, BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具有比其他方法高的并行性和容錯性。在 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中,對該識別算法的識別率統(tǒng)計結(jié)果如表 41 所示: 表 41 識別率 數(shù)據(jù)統(tǒng)計 正確識別率 樣本數(shù) =5 樣本數(shù) =10 樣本數(shù) =15 % % % 由于受到時間以及其他一些客觀條件的限制,本次樣本的正確率約 87%,且對于一些比較相似的字符識別產(chǎn)生失誤,例如“ 8”與“ B”,“ 7”與“ 2”,“ 1”與“ I”等。為了驗證該系統(tǒng)的可用性與實用性,在自然條件下獲取的部分車牌樣本,對 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,對每一個車牌進行仿真識別,樣本與訓(xùn)練結(jié)果如圖 所示: 南湖學(xué)院 畢業(yè)設(shè)計(論文) 29 圖 車牌樣本 圖 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果( 1) 圖 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果( 2) 南湖學(xué)院 畢業(yè)設(shè)計(論文) 30 全部的仿真 結(jié)果顯示,其中 2 副車牌的字符分割與識別發(fā)生錯誤,余下的車牌都能進行正常的識別。 [,tr] = train(,P,T)。 P = alphabet。 = 5000。 = 。 = 39。 {2,1} = {2,1}*。traingdx39。logsig39。logsig39。 S1 = 10。 [R,Q] = size(alphabet)。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function = mycreatenn(P,T) alphabet = P。 tB=tB1。 end tB=y2temp。 while (sum(bw(:,tB))==y2temp) x2=x21。 tB=tB+1。 end tB=1。 while (sum(bw(:,tB))==y2temp) x1=x1+1。 y2=y2temp。 y1=1。 end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function bw2 = myimgcrop(bw) [y2temp x2temp] = size(bw)。 ind = Ic2(:,4)。 for t = 1:5 Ic2((t1)*10+1:t*10,:) = sortrows(Ic2((t1)*10+1:t*10,:),4)。 Ic(:,4) = 1:50。 Ic = Ic39。 Ic = []。 Ibox = []。 南湖學(xué)院 畢業(yè)設(shè)計(論文) 26 [Ilabel num] = bwlabel(Ifill)。holes39。 Iedge2 = imdilate(Iedge, se)。square39。 Iedge = edge(uint8(Ibw))。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function img = myimgpreprocess(I) Igray = rgb2gray(I)。 end end lett=((100lett)./100)。 for t=1:7 for t2=1:5 Atemp=sum(bw_7050((t*109:t*10),(t2*109:t2*10)))。 %輸出測試量 disp(b)。 %建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對其進行訓(xùn)練 = mycreatenn(P,T)。 T = [eye(10) eye(10) eye(10) eye(10)]。 out(:,t) = charvec。 for t = 4:50 輸入樣本 對網(wǎng)絡(luò)進行 BP 算法學(xué) 習(xí) 形成能識別字符的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 輸入英文字符圖像 歸一化處理 仿真測試 識別成功 顯示失敗 顯示識別字符 重新輸入 重新輸入 否 是 南湖學(xué)院 畢業(yè)設(shè)計(論文) 25 %調(diào)用函數(shù)對圖像進行修剪 bw2 = myimgcrop(img{t})。)。title(39。)。 算法流程 圖 識別算法流程圖 程序設(shè)計 %ex1506_2 %讀取原始圖像 I = imread(39。本文所用到的是 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法 ,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為: 反向反饋型網(wǎng)絡(luò)模型、自組織型網(wǎng)絡(luò)模型和隨機型網(wǎng)絡(luò)模型 、 前向反饋型 (BP)網(wǎng)絡(luò)模型 等幾種模式。)。) end %存儲車牌圖像 if(k==1) imwrite(I(index(1)2:index(2),index(3):index(4)),39。title(39。 index=p{i}?;叶扰蛎浐髨D像 39。) figure(3) imshow(IM3)。title(39。原始圖像 39。 % 清空部分變量 %%%%%%%%%%%%%%%%顯示 figure(1) imshow(I)。clear x。 南湖學(xué)院 畢業(yè)設(shè)計(論文) 20 k=m1。 end end p=p1。p_ratio(i)20) p1{m}=p{i}。T=*max(p_ratio)。 %清除部分變量 end end k=length(p)。 %更新區(qū)域比例記錄 clear pp。 end p=pp。 for i=1:m pp{i}=p{ncount(index(i))}。 index=find(d_ncount~=1)。 end end %如果有合并,求出合并后最終區(qū)域 if(n0) d_ncount=ncount(2:n+1)ncount(1:n)。 %向后合并 n=n+1。 p{i+1}(3)=min(p{i}(3),p{i+1}(3))。abs(p{i+1}(3)p{i}(4))=width/1 南湖學(xué)院 畢業(yè)設(shè)計(論文) 19 5) p{i+1}(1)=min(p{i}(1),p{i+1}(1))。 for i=1:k1 %%%需要調(diào)整 if 條件中的比例 %%%需要調(diào)整 %檢查是否滿足合并條件 if(abs(p{i}(1)+p{i}(2)p{i+1}(1)p{i+1}(2))=height/30amp。x,y 分別為行 ,列坐標(biāo) %p_ratio 為一矩陣,用來存放圖像塊的長寬比例 %%%%%%%%%%合并臨近區(qū)域 %%%%%%% %如果有多個區(qū)域則執(zhí)行合并 if k1 n=0。 p_ratio(i)=(p{i}(4)p{i}(3))/(p{i}(2)p{i}(1))。 p{i}=[p{i}(1)+min(x),p{i}(2)(p{i}(2)p{i}(1)+1max(x)),... p{i}(3)+min(y),p{i}(4)(p{i}(4)p{i}(3)+1max(y))]。))。 %%%%%%%%%%%%%%進一步縮小車牌候選區(qū) for i=1:k edge_IM3=double(edge(double(IM3(p{i}(1):p{i}(2),p{i}(3):p{i}(4))),39。 k=k+1。 南湖學(xué)院 畢業(yè)設(shè)計(論文) 18 for i=1:len_h for j=1:len_v s=IM3(p_h(2*i1):p_h(2*i),p_v(2*j1):p_v(2*j))。 len_v=length(p_v)/2。 %%%%% p_v=double((p_v5))。 p_
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