基于深度学习的列车车牌识别研究

随着我国铁路交通越来越发达,列车车牌识别应用需求迫切,其作为智慧交通中重要的一部分,目前也受到国家高度重视。考虑到列车车牌的复杂多样性,本文将长度未知的列车车牌识别问题归于自然场景文字检测识别问题。自然场景文字检测和识别在深度学习的推动下已发展为前沿课题,因此基于对自然场景文字检测和识别技术的分析来研究列车车牌识别问题具有重大的实际应用价值和理论价值。我国列车车牌没有进行统一规范,形式复杂多样。本文针对我国列车车牌的特点作出三个贡献。贡献1:讨论分析两个基于深度学习的列车车牌识别框架:框架1:(1)基于传统方法进行列车车牌定位;(2)列车车牌字符分割;(3)基于卷积神经网络以及支持向量机进行字符识别;框架2:(1)基于深度学习进行列车车牌定位;(2)基于循环神经网络进行列车车牌序列识别;贡献2:关于字符分割前的二值化预处理,本文提出了一种列车车牌图像二值化方法;贡献3:本文将自然场景文本相关检测识别技术应用到列车车牌检测识别上,  (本文共64页) 本文目录 | 阅读全文>>

随着国民经济的提高,汽车保有量呈现快速增长趋势,立体停车和智能停车等静态交通发展成为民生建设的重中之重。近年来,国内一些城市大中型停车场的设计管理越来越趋于智能化,但是,智能停车场发展过程中还存在一些典型问题如:停车场内引导信息不够详细;出入停车场通行效率低;停车场的规模不断扩大,寻车难度增加。因此开发智能停车场或者对现有停车场进行升级改进,设计增加视频车位引导、反向寻车管理等功能,使车辆出入更加便利、智能化管理更加完备,对于解决“停车难、寻车慢”等瓶颈问题、促进静态交通快速发展具有重要的现实意义。论文研究具备市场应用前景及推广价值。本文主要围绕着智能停车场测控管理系统设计、车辆停车到位检测方法、反向寻车路径算法设计,人机交互界面设计及其编程实现等几个方面展开研究,研究内容主要包括以下几个方面。研究了基于超声检测和车牌识别的智能化停车场测控管理系统,给出了测控管理系统总体方案,探讨了基于数字图像处理技术的车牌识别基本方法,给出无...  (本文共66页) 本文目录 | 阅读全文>>

智能交通系统将多方面技术有效的运用到整个交通运输的管理体系,建立起来一种全方位、大范围发挥其作用并且高效、实时、精确的综合运输与管理系统。车牌识别技术,作为智能交通系统中核心技术之一,具有很高的研究价值,其发展决定与制约着国家智能交通的发展。此外,对车牌识别技术的研究,其理论技术可以延伸到工业应用、生物识别、医学检测、人工智能等各个领域,为我们后续与社会对接提供了很好的技术储备。本文利用图像处理技术来解决车牌识别问题。通过图像处理方法对原始汽车图片进行一系列的操作,其具体操作步骤包括图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及字符识别,最终得到车牌识别信息。本文的研究内容主要就是从这四个方面展开,经过理论分析与实验验证,得到最优的图像处理方法,进一步提高车牌识别的识别率。其研究内容具体如下:(1)详细阐述了课题的相关研究背景和意义,以及基于图像处理的车牌识别相关的国内外研究现状。(2)论述了基于识别基础的间接法和直接法的车牌识别技术,...  (本文共80页) 本文目录 | 阅读全文>>

科技进步推动了交通运输的发展,使得智能交通系统应运而生。车牌识别作为智能交通系统中的关键技术,对于推进交通智能化进程有着重要意义。在实际生活中,由于车辆高速运动,拍摄的车牌图像经常会产生运动模糊。运动模糊图像给车牌识别带来很大困难。运动模糊车牌识别系统可以有效的识别运动模糊车牌图像。随着交通压力的增大,人们急需一款识别率较高的运动模糊车牌识别系统。为解决上述问题,本文针对运动模糊车牌识别系统中的关键技术进行研究,主要研究工作如下:首先,研究运动模糊车牌图像的复原方法。本文采用维纳滤波复原方法。维纳滤波复原图像的关键是求取K值及点扩散函数的参数。本文采用基于频域特征和基于空域特征相结合的方法求取退化函数的参数。先通过Hough变换检测运动模糊角度,然后利用微分自相关函数曲线估计运动模糊长度。对于K值的求取,本文提出了一种自动估计K值的算法。其次,利用PSO-BP神经网络对复原后的车牌图像进行识别。车牌识别部分包括车牌定位,车牌分割...  (本文共99页) 本文目录 | 阅读全文>>

车牌识别技术是平安城市、智慧城市的重要组成部分,主要应用于高速公路车辆视频监控系统、停车场管理系统及车辆逃逸监控系统等。在车辆管理系统中,汽车车牌是汽车身份的号牌,对其准确识别是智能交通系统(Intelligent Traffic System,ITS)正常运转的关键所在。车牌字符识别是车牌识别系统决定性环节,蓄意的涂改车牌会干扰智能交通系统的正常运转,影响道路交通安全,扰乱社会治安,因此开展涂改车牌识别的研究具有重要意义。涂改车牌严重影响车牌在纹理、颜色以及字符排列结构、几何尺寸等方面的固有特征,使得传统的车牌识别技术及常规监管系统无法正常工作。车牌的涂改方式分为简单涂改与复杂涂改,本文针对不同涂改方式,开展了相关的研究。针对简单的涂改方式,本文提出改进模板字符库的识别算法;针对复杂的涂改方式,本文从车牌材料的回归反射特性入手,设计主被动光偏振成像系统获取涂改车牌偏振图像,并结合图像处理算法实现对涂改车牌进行准确识别,具体研究...  (本文共70页) 本文目录 | 阅读全文>>

当代科技发展越来越快,人们的生活水平也随之提高,车辆已然成为了大多数人的生活品之一,在日常生活中,人们也越来越愿意选择驾车上下班,这样给企业、工厂甚至小区的管理带来压力,为了解决车辆通行管理问题,本文提出并设计了一种基于车牌识别的门禁系统。车牌识别(License Plate Recognition,LPR)技术,是计算机视觉与模式识别技术的综合应用,本文对车牌定位、字符切割和字符识别三个步骤进行了研究。(1)车牌定位,其目的是找出图像中车辆牌照的图像位置,考虑到牌照内容有多个字符的变化,而牌照悬挂在车身处与车身的纹理变化不同,通过边缘检测将图中像素点跳跃的边缘处检测出来;再根据车牌的形状为长方体这一特性,对所有边缘点进行形态学膨胀处理,由此将一定范围内的边缘点汇聚,筛除不符合车牌特性的连通域,即可获得车牌图像;本文还研究了基于彩色像素的定位方法,根据蓝色像素分布情况,在候选区域内进行统计,以此筛除不符合车牌特性的区域,直到找到...  (本文共66页) 本文目录 | 阅读全文>>