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基于CNN的智能交通系统多车牌定位方法的研究  
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【作者】 谢康;
【导师】 王英;
【学位授予单位】 青岛大学;
【学科专业名称】 信号与信息处理
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 青岛大学
【网络出版投稿时间】 2012-04-09
【关键词】 多车牌定位; 细胞神经网络; 颜色量化分割; 色码模板; 长宽定比蒙板;
【英文关键词】 Multi-objective of vehicle license plate location; Cellular neural networks; Color quantization segmentation; Color-coded templates; The mask fixed with length and width;
【中文摘要】 车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分之一,已有效的应用于很多方面。车牌定位是车牌识别技术的重要环节。但是,目前较为成熟的车牌定位方法,多是针对单一车牌图像,对多目标、多类型的多车牌情况研究还不够成熟。因此,研发多车牌定位识别系统具有重要意义及应用价值。 针对这一研究背景,在广泛阅读国内外文献,比较和借鉴现有车牌定位方法的基础上,结合对海信网络科技股份有限公司“电子警察”项目的实地调研,充分利用车牌的颜色、纹理等多重特征,对多目标、多类型的多车牌定位进行了较深入的研究,提出一种基于细胞神经网络(CNN)、融合彩色特征的多车牌定位新方法。 首先,引入细胞神经网络于图像边缘提取过程,构建了新的车牌识别的边缘提取算法。实验结果表明,利用CNN能够提取各方向的边缘,且在其它经典边缘检测算子失效时,CNN仍可成功奏效。CNN硬件电路结构简单,运行速度比DSP芯片快103倍,比其它模拟软件快106倍,且可实现图像并行处理。CNN的加入可以大大提高多车牌识别系统的实时性。 其次,利用HSI颜色模型,通过颜色量化构造色码模板,与通过数学形态学处理获得的符合车牌长宽定比的蒙板联合,最终确定真实车牌区域...
【英文摘要】 License plate localization and recognition technology is an important link of intelligent transportation system, it can be effectively applied in many ways. At present, the mature license plate localization method is for single vehicle images, but the method to multi-objective and multi-type license plate isn't mature enough, so research and develop multi-objective localization recognition system has great significance. In this background, I extensively read domestic and foreign literatures, compare and...
【更新日期】 2012-05-03

【相同导师文献】

导师：王英    导师单位：青岛大学    学位授予单位：青岛大学
[1] 张璞.基于视频交通车辆检测系统的图像增强的研究[D]. 青岛大学,2012
[2] 谢康.基于CNN的智能交通系统多车牌定位方法的研究[D]. 青岛大学,2011
[3] 隋岗.小型独立光伏发电系统的分析与设计[D]. 青岛大学,2009
[4] 马洪莉.户用独立光伏发电系统控制电路的设计与研究[D]. 青岛大学,2010
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