基于數(shù)據(jù)融合的車牌字符識別算法研究.pdf

1、數(shù)據(jù)融合技術已經(jīng)成功地應用于眾多的研究領域，在模式識別領域也有巨大的應用價值。通過研究發(fā)現(xiàn)，對于復雜環(huán)境下的模式識別問題，如車牌上的字符識別，目前還沒有一個簡單的方法可以達到較高的識別率和可靠度，每一種方法都有其優(yōu)點，缺陷和不同的適用范圍。因此，研究如何將不同的方法有機地結合起來以充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，克服其缺陷，從而構成融合型的識別系統(tǒng)成為當前模式識別研究的一個主要方向。基于此，論文提出了在數(shù)據(jù)融合理論的基礎上對車牌上的字符進行識別的方

2、法。 車牌自動識別系統(tǒng)一般包括車牌定位、字符分割和字符識別三大模塊。論文以數(shù)據(jù)融合的相關理論為支撐，將計算機視覺與模式識別技術相結合，對車牌字符識別部分進行了重點的研究和分析。第一部分介紹了車牌識別技術的研究背景和意義，概括了數(shù)據(jù)融合技術的研究現(xiàn)狀、發(fā)展方向及應用。第二部分講述了車牌自動識別系統(tǒng)的工作原理和工作流程，利用圖像處理技術完成了車牌圖像預處理的內(nèi)容，比較各種定位與分割方法后結合車牌的先驗知識選擇了基于水平掃描、垂直投影

3、的定位算法和垂直投影波谷法的字符分割算法，實現(xiàn)了車牌區(qū)域的定位和單個字符的分割。第三部分詳細介紹了數(shù)據(jù)融合技術的定義、原理、分類及算法。第四部分作為課題研究的重點內(nèi)容，介紹了數(shù)據(jù)融合技術在車牌字符識別中的具體應用。內(nèi)容的難點在于字符特征的提取、神經(jīng)網(wǎng)絡結構的設計、網(wǎng)絡參數(shù)的配置及網(wǎng)絡的訓練、模糊推理算法的研究等。在充分研究了各個模塊理論的基礎上通過軟件編程實現(xiàn)了最終的車牌識別系統(tǒng)，并對部分測試圖片進行了識別測驗，系統(tǒng)的識別性能較單一的識