基于深度学习的车牌识别系统设计
利用深度学习技术进行车辆识别的研究与实现
利用深度学习技术进行车辆识别的研究与实现近年来，深度学习技术在各个领域得到了广泛应用和研究，其中车辆识别也是其中之一。
利用深度学习技术进行车辆识别可以大大提升车辆识别的准确率，从而提高交通安全性。
一、深度学习技术在车辆识别中的应用深度学习技术是一种机器学习算法，目前在图像识别、自然语言处理等领域已得到广泛应用。
在车辆识别方面，深度学习技术可以通过卷积神经网络对车辆图像进行特征提取和识别。
具体而言，卷积神经网络通过多层卷积和池化操作，可以提取出车辆图像的边缘、纹理等特征信息，从而实现车辆类别的分类。
同时，针对车辆颜色、品牌等特征，也可以通过深度学习技术进行识别。
二、车辆识别应用现状及挑战目前，许多城市已经采用了车辆识别技术来进行交通安全管理。
例如，可以利用车牌识别技术对违章车辆进行实时监控和处理。
然而，目前车牌识别技术在夜间、降雨等复杂环境下仍存在一定的限制。
此外，车辆识别中还存在以下挑战：1. 数据集不足车辆识别需要大量样本的数据支持，以训练和优化深度学习模型。
然而，目前公开的车辆数据集数量有限，且部分车型、颜色等信息不全。
2. 复杂道路情况城市道路存在复杂的交通情况，例如车辆行驶方向、车速、车距等都会影响车辆图像的质量和特征。
因此，需要综合考虑多个因素才能更准确地进行车辆识别。
3. 识别精度问题深度学习技术需要大量训练样本和时间才能达到理想的识别精度，且对于多角度、多色光等特殊情况的准确率还有待提升。
三、基于深度学习的车辆识别实现基于深度学习技术进行车辆识别需要遵循以下步骤：1. 数据集准备首先，需要采集大量车辆图像，并对其进行标注和分类。
可以使用公开的车辆数据集，也可以根据实际情况自行搜集。
此外，还需对图像进行清晰化和规范化处理。
2. 深度学习模型设计与训练通过选取适当的深度学习模型和调参，对车辆图像进行训练。
可以使用现有的开源深度学习框架，例如TensorFlow、Keras等。
训练完成后，需要对模型进行验证和测试。
车牌识别 毕业设计
车牌识别毕业设计车牌识别毕业设计随着科技的不断发展，智能交通系统已经逐渐成为城市交通管理的重要组成部分。
其中，车牌识别技术作为智能交通系统的核心技术之一，具有广泛的应用前景。
本文将探讨车牌识别技术在毕业设计中的应用，并分析其原理、挑战以及未来发展趋势。
一、车牌识别技术的原理车牌识别技术主要基于计算机视觉和模式识别技术，通过对车辆图像进行处理和分析，提取车牌信息。
其主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和字符识别等步骤。
首先，通过摄像头等设备采集车辆图像，然后对图像进行预处理，如去噪、增强对比度等。
接下来，通过特征提取算法，提取车牌的形状、颜色等特征。
最后，利用字符识别算法，将提取到的特征与已知的字符模板进行比对，从而实现车牌的识别。
二、车牌识别技术在毕业设计中的应用1. 智能停车系统智能停车系统是车牌识别技术的一个重要应用领域。
通过将车牌识别技术应用于停车场管理系统中，可以实现车辆的自动进出、停车位的智能分配等功能。
毕业设计可以基于此应用，设计一个智能停车系统的原型，包括车牌识别设备、数据库管理系统以及用户界面等。
2. 交通违法监控车牌识别技术还可以应用于交通违法监控系统中。
通过在交通路口等关键位置设置车牌识别设备，可以实时监测车辆的违法行为，如闯红灯、逆行等。
毕业设计可以以此为基础，设计一个交通违法监控系统的算法，实现对违法车辆的自动识别和记录。
三、车牌识别技术的挑战尽管车牌识别技术在智能交通系统中有着广泛的应用前景，但是仍然面临着一些挑战。
首先，车牌图像的质量和环境条件对识别效果有很大影响。
例如，夜间、雨天等恶劣环境下的车牌图像质量较差，容易造成识别错误。
其次，车牌的多样性也是一个挑战。
不同地区、不同车型的车牌形状、颜色等存在差异，需要针对性地设计识别算法。
此外，车牌识别技术还面临着隐私保护和安全性等问题，需要在设计中加以考虑。
四、车牌识别技术的未来发展趋势随着人工智能和深度学习技术的不断发展，车牌识别技术也将得到进一步提升。
车牌识别系统的设计与实现毕业设计论文
车牌识别系统的设计与实现毕业设计论文目录一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3 1.1 背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31.2 研究的重要性及目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42.国内外研究现状及发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5 2.1 国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72.2 发展趋势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8二、车牌识别系统相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91.图像预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10 1.1 图像去噪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11 1.2 图像增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．131.3 图像二值化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．142.图像处理软件及工具介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15 2.1 常用图像处理软件介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．172.2 图像处理工具的功能及使用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18三、车牌识别系统的设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．201.系统设计原则及整体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21 1.1 设计原则与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．221.2 整体架构设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．232.系统功能模块划分与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．242.1 图像输入模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．262.2 车牌定位模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．272.3 字符分割模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．292.4 字符识别模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30四、车牌识别系统的关键技术实现细节探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32一、内容描述随着现代智能交通技术的不断发展，车牌识别系统在道路交通管理中的应用越来越广泛，其高效、准确、自动化的特点为缓解城市交通拥堵、提高车辆通行效率提供了有力的技术支持。
大华车牌识别方案
大华车牌识别方案1. 简介车牌识别是现代交通管理和智能交通系统中的重要应用之一。
车牌识别技术可以帮助警方追踪犯罪嫌疑车辆，实现停车场的自动化管理等。
大华科技是全球领先的安防解决方案提供商，其车牌识别方案基于先进的图像处理和机器学习算法，能够实现高精度的车牌识别。
2. 技术原理大华车牌识别方案基于计算机视觉和深度学习技术。
其主要流程如下：1.图像采集：通过摄像机采集车辆行驶过程中的图像。
2.图像预处理：对采集到的图像进行噪声去除、图像增强等预处理操作，以提高后续处理的准确性。
3.车牌定位：使用基于边缘检测、颜色过滤等算法，从图像中定位出车牌的位置。
4.字符分割：将车牌图像中的字符进行分割，形成单个字符图像。
5.字符识别：使用深度学习算法，对分割后的字符图像进行特征提取和分类，实现字符识别。
6.车牌识别：将识别的字符按照顺序组合，得到完整的车牌号码。
3. 解决方案特点大华车牌识别方案具有以下特点：•高精度：利用深度学习算法进行字符识别，能够实现高精度的车牌识别。
•大规模支持：支持同时处理多个摄像头采集到的图像，并快速准确地识别车牌号码。
•高效性能：利用并行计算和硬件加速技术，提高车牌识别的处理速度，适用于实时监控和交通管理等场景。
•灵活部署：支持在不同系统和平台上进行部署，包括 Windows、Linux、嵌入式设备等。
•安全性保障：支持图像加密传输和安全存储，确保车辆信息的安全性。
4. 应用场景大华车牌识别方案可以应用于各种交通管理和智能交通系统中，包括但不限于以下场景：•道路监控：通过在道路上安装摄像头，实时监控车辆，对违规行为进行识别和记录。
•停车场管理：实现停车场的自动化管理，包括车辆入场、出场的识别和计费等。
•安防领域：协助警方对犯罪嫌疑车辆进行追踪和侦查工作。
•出入口管理：对机场、车站、大型企事业单位等场所的车辆进出行为进行记录和管理。
5. 使用案例大华车牌识别方案已成功应用于多个实际项目中，下面列举一个使用案例。
如何利用AI技术进行智能车牌识别
如何利用AI技术进行智能车牌识别智能车牌识别技术是一种基于人工智能的先进技术，通过使用计算机视觉和深度学习算法，实现对车辆上的车牌进行快速、准确地识别。
这项技术在交通管理、安防监控以及智慧城市建设等领域具有广泛应用价值。
本文将介绍如何利用AI技术进行智能车牌识别，并讨论相关应用和未来发展趋势。
一、智能车牌识别的原理和流程智能车牌识别系统主要由图像采集模块、预处理模块、特征提取模块、字符分割模块和字符识别模块等组成。
其工作流程如下：1. 图像采集：通过摄像头或者监控设备获取车辆图像。
2. 预处理：对采集到的图像进行去噪、灰度化、二值化等处理，以便更好地提取出车牌区域。
3. 特征提取：利用特定算法从处理后的图像中提取出车牌区域，并对该区域进行形状分析以确定是否为有效车牌。
4. 字符分割：将车牌区域中的字符进行分割，以便后续的字符识别。
5. 字符识别：利用深度学习算法对分割得到的字符进行识别，将其转化为文字信息。
以上流程说明了智能车牌识别系统的运行原理，下面将聚焦介绍其中几个关键环节。
二、图像预处理在车牌识别中的重要性图像预处理是智能车牌识别系统中不可或缺的环节。
车辆图像获取过程中常常伴随着光照变化、车辆姿态多样性和干扰噪声等问题，这些因素会对车牌图像的质量产生负面影响。
因此，在进行特征提取和字符分割之前，需要对采集到的图像进行一系列预处理操作。
首先，去噪处理是为了降低干扰噪声对后续处理步骤的影响。
高斯滤波、中值滤波和邻域平均法等方法可以有效地去除椒盐噪声、高斯噪声等。
其次，灰度化操作可以将彩色图片转换成灰度图像，简化操作，并且减少计算量。
通常使用以下公式进行颜色通道间的加权平均：gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B最后，二值化操作将灰度图像转换为二值图像，以突出车牌区域的特征。
通过设置适当的阈值，可以实现背景与前景的分离。
三、基于深度学习的字符识别方法在智能车牌识别系统中，字符识别是一个关键步骤。
小区车牌识别系统解决方案（四篇）
小区车牌识别系统解决方案一、项目背景与需求解析本项目旨在开发一款基于计算机视觉技术的小区车牌识别系统，以优化车辆管理并增强安全监控。
随着社会进步和居民生活水平的提升，小区住宅区的建设日益普及，车辆管理问题日益凸显。
传统的手动管理方式已无法满足现代需求，因此，构建一套智能化的车牌识别系统对于提升管理效率和安全性至关重要。
1.1 项目背景分析随着城市化进程加速，小区住宅区的数量与规模不断扩大，车辆管理成为小区管理的重要环节。
传统的人工记录方式存在效率低下、易出错等问题，无法适应当前的管理需求。
1.2 功能需求概述根据小区业主和管理者的实际需求，系统主要功能包括：1) 车牌识别：实时准确地识别出入口车辆的车牌号码。
2) 出入管理：记录车辆的出入时间，便于数据查询。
3) 安全监控：对出入口进行实时监控，及时发现潜在风险。
4) 报警功能：对异常车辆进行预警，如不明车辆、黑名单车辆等。
5) 数据统计与分析：对车辆出入数据进行统计分析，生成报告以支持决策。
二、技术方案简介本系统采用计算机视觉技术，主要由图像采集、车牌识别、数据存储和前端展示四个模块构成。
2.1 图像采集模块作为系统输入部分，图像采集模块利用高清摄像头捕获车辆图像，并将数据传输至后续模块处理。
2.2 车牌识别模块作为核心组件，车牌识别模块通过深度学习技术，对图像进行预处理、特征提取、模型训练，最终实现车牌号码的准确识别。
2.3 数据存储模块数据存储模块负责存储车辆出入信息及识别结果，采用关系型数据库以支持高效的数据查询和分析。
2.4 前端展示模块前端展示模块为用户提供直观的界面，展示车辆信息、识别结果及报警提示等，支持网页端和移动端访问。
三、系统实施流程3.1 需求分析与设计阶段在系统实施前，需进行详细的需求分析和设计，明确功能需求和技术实现方案，制定系统开发计划和实施方案。
3.2 系统开发与测试阶段根据需求分析和设计，进行系统开发和测试，包括图像采集、车牌识别、数据存储和前端展示模块的开发。
车牌识别工程设计方案
车牌识别工程设计方案一、项目背景随着城市交通的快速发展，车辆数量不断增加，交通管理也变得越来越复杂。
为了提高交通管理的效率和安全性，车牌识别技术应运而生。
车牌识别技术是一种通过摄像头拍摄车牌图像，并通过图像处理和模式识别技术来识别车牌号码的技术。
它能够自动识别车辆的牌照信息，从而使交通管理更加智能化。
二、项目需求本次车牌识别工程设计的项目需求主要包括以下几个方面：1. 检测车牌区域：通过摄像头实时拍摄车辆，使用图像处理技术检测出车牌区域，快速、准确地定位车牌位置。
2. 车牌号码识别：在检测到车牌区域后，通过模式识别技术识别车牌号码，准确识别车辆的牌照信息。
3. 匹配数据库：将识别到的车牌号码与车辆信息数据库进行匹配，快速查询车辆信息，提高交通管理效率。
4. 系统性能要求：系统需要具备高精度、高效率、高可靠性等性能要求，满足城市交通管理的需求。
三、技术方案1. 检测车牌区域技术：采用卷积神经网络（CNN）技术，通过训练模型实现车牌区域的检测。
CNN能够有效提取图像特征，对于车牌区域的定位具有较高的精度和鲁棒性。
2. 车牌号码识别技术：采用深度学习技术，以卷积神经网络为基础，使用循环神经网络（RNN）进行序列识别，提高识别率和速度。
3. 数据库匹配技术：使用高效的数据库管理系统，结合索引优化技术，提高匹配效率和查询速度。
对于车辆信息的更新和维护，采用分布式存储技术，提高系统的稳定性和可靠性。
4. 车牌识别系统架构：采用分层架构，将车牌识别系统分为数据层、逻辑层和表现层，实现各模块之间的松耦合，方便系统的维护和扩展。
四、系统实现流程1. 数据采集：通过摄像头对车辆进行拍摄，获取车辆图像数据。
2. 车牌区域检测：利用CNN模型进行车牌区域的检测和定位。
3. 车牌号码识别：通过深度学习技术对车牌号码进行识别。
4. 数据库匹配：将识别到的车牌号码与车辆信息数据库进行匹配，获取车辆的相关信息。
5. 结果输出：将识别结果输出到显示屏或者交通管理系统，用于车辆管理和监控。
车辆识别装置系统设计方案
车辆识别装置系统设计方案一、项目背景车辆管理一直是政府与企业日常工作中的重要内容。
安全、环保等因素使得在公共场所和路上行驶的车辆需经过严格的检测和监管。
为了更加便捷地管理车辆，车辆识别装置系统逐渐成为重要的工具。
车辆识别装置系统通过车牌识别等技术，实现对车辆的自动识别，提高了车辆管理和追踪的效率，减少了人力成本。
二、项目目标通过设计并实现车辆识别装置系统，实现以下目标：1.正确识别车辆的牌照。
2.降低人工干预和成本。
3.实时监控车辆的行踪和状态。
4.提高车辆管理效率和数据分析的准确性。
三、系统设计方案1. 硬件设计硬件方面，主要包括：相机、处理器、存储器、网络模块等。
•相机：选择具有较高识别率的相机进行购买和安装。
•处理器：选择性能较强的处理器进行系统设计和运算。
•存储器：需要选择高速、大容量的存储器，以存储识别出的车牌信息。
•网络模块：接入公网或者内网，通过云端或者其他方式实现数据的共享和汇总。
2. 软件设计软件方面，主要包括：车牌识别算法、图像处理算法、网络通信和数据分析等。
•车牌识别算法：采用深度学习等先进算法进行识别，同时针对特殊情况进行训练和优化。
•图像处理算法：需要对图片进行预处理，包括去噪、增强、二值化等操作，以提高识别率。
•网络通信：需要实现系统与云端或者数据库的信息共享和更新。
•数据分析：需要对采集到的车牌信息进行分析，以帮助车辆管理和智能决策。
3. 系统原理车辆识别装置系统的原理基于深度学习、图像处理和机器视觉等技术。
当车辆行驶进入系统监管区域时，相机会自动拍摄车辆的图片，并将图片发送到处理器进行图像处理。
处理后的车牌图片会被发送到车牌识别算法模块中进行识别。
如果识别结果正确，则相应的信息会被存储到系统中，并发送到数据库进行备份和共享。
四、后期维护和升级车辆识别装置系统是一个复杂的系统，需要定期进行维护和升级。
主要包括：1.相机和硬件设备的检修和更换。
2.软件算法的优化和升级。
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收稿日期:2017-08-29摇摇摇摇摇摇修回日期:2017-12-26摇摇摇摇摇摇网络出版时间:2018-04-28基金项目:国家自然科学基金(61373117)作者简介:陈摇利(1981-),男,讲师,硕士研究生,研究方向为图形图像处理、计算机软件与理论。网络出版地址:http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20180427.1649.083.html
基于深度学习的车牌识别系统设计陈摇利1,2(1.西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127;2.铜川职业技术学院基础部,陕西铜川727031)
摘摇要:随着国内机动车辆数目的不断增加,如何对众多的机动车进行有效管理已成为当前交通管理机构面临的主要问题。利用深度学习技术,通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别技术进行研究,提出了一种车牌识别原型系统方案。在车牌预处理模块,通过图像灰度化处理等一系列操作,抑制了非车牌区域的噪声;在车牌定位模块,提出使用基于深度学习的目标检测方法对车牌进行定位,进行二值化、倾斜校正后使用垂直投影法分割出车牌字符,最后通过改进的Hausdorff距离计算待识别图像与模板之间的相似程度,利用模板匹配的方法识别出车牌字符。实验结果显示,该系统车
牌识别准确率高。关键词:图像预处理;车牌定位;车牌字符分割;车牌字符识别;Hausdorff距离中图分类号:TP302.1摇摇摇摇摇文献标识码:A摇摇摇摇摇摇摇文章编号:1673-629X(2018)06-0085-05doi:10.3969/j.issn.1673-629X.2018.06.019
DesignofLicensePlateRecognitionSystemBasedonDeepLearning
CHENLi1,2(1.SchoolofInformationScienceandTechnology,NorthwestUniversity,Xi爷an710127,China;2.DepartmentofBasicCourses,TongchuanVocationalandTechnicalCollege,Tongchuan727031,China)
Abstract:Withincreasingofvehiclesindomestic,howtoeffectivelymanagealargenumberofmotorvehicleshasbecomethemainprob鄄leminthecurrenttrafficmanagementinstitutions.Inthispaper,weproposeaprototypesystemoflicenseplaterecognitionthroughthere鄄searchoflicenseplatelocation,licenseplatecharactersegmentationandrecognitionbyusingdeeplearningtechnology.Intheplatepre鄄processingmodule,aseriesofoperations,suchasimagegrayscaleprocessing,areusedfordenoisinginthenon-licenseplatearea.Intheplatelocationmodule,atargetdetectionmethodbasedondeeplearningisadopted.Afterthebinarizationandtiltcorrection,licenseplatecharactersaresegmentedbyverticalprojection.Finally,thesimilaritybetweentheimageandthetemplateiscalculatedbytheimprovedHausdorffdistance,andthelicenseplatecharactersarerecognizedbythetemplatematchingmethod.Theexperimentshowsthattheaccu鄄racyoflicenseplaterecognitionsystemishigherthanothers.Keywords:imagepreprocessing;licenseplatelocation;licenseplatecharactersegmentation;licenseplatecharacterrecognition;Hausdorffdistance
0摇引摇言当今中国经济已进入高速发展的阶段,人民生活水平不断提高,私家车的数量与日俱增,随着机动车数量的增加,一系列社会问题也随之而来,如交通堵塞、交通事故频发、环境污染加剧等。这些问题尤其是交通问题的根治仅仅依靠大规模的道路建设是不够的,智能交通系统(intelligenttrafficsystem,ITS)是解决交通问题的一个重要手段,而车辆牌照识别(licenseplaterecognition,LPR)技术在其中起着至关重要的作用。车辆牌照识别系统能够对获得的车辆图像信息进行分析,识别出车辆牌照的位置,并进一步识别出车牌号码。虽然在高清静止的场景中车牌识别技术已经较为成熟,但在雾霾天、夜晚和视角不正等更广义的场景中,车牌识别问题依然面临挑战,尤其在未来无人车、无人交通中,车牌识别技术更有着非常大的提高空间。深度学习的发展对计算机视觉和图像处理领域带来了巨大的变化,其在图像物体检测和分类问题中比其他算法具有明显的优势,因此文中基于深度学习进
第28卷摇第6期2018年6月摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇计算机技术与发展COMPUTERTECHNOLOGYANDDEVELOPMENT摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇Vol.28摇No.6June摇2018行车牌识别的研究。1摇相关研究内容1.1摇深度学习深度学习[1-2]的概念源于人工神经网络的研究。人工神经网络的网络层次较浅,一般有一至两层的隐藏层,由于神经网络样本个数和计算单元个数有限,因此处理复杂问题时其泛化能力受到限制。而深度学习网络模型至少有五层以上的隐藏层,可通过学习一种深层的非线性网络结构,把人工神经网络得到的底层特征更进一步地抽象成更加抽象的高层表示属性类别或特征,并用其强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力,实现对复杂函数的逼近,以发现数据的分布式特征表示。卷积神经网络[3-5](convolutionneuralnetwork,CNN)是人工神经网络的一种,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,在大量图像处理中表现出色。卷积神经网络中较为重要的层次为卷积层、Pooling层、归一化层、损失函数层、激活函数层以及全连层。其中卷积层的表达式为:fr,c=移kernelsizei,jWi,j伊Xr+i,c+j+b(1)其中,Wi,j为卷积核的第i行第j列的权值;Xr+i,c+j为卷积层输入的第r+i行、第c+j列个元素;b为偏差;fr,c为卷积层第r行、第c列个元素。Pooling层(Max-Pooling)的计算表达式为:fr,c=maxkernelsizei,jXr+i,c+j(2)其中,Xr+i,c+j表示Pooling层输入的第r+i行、第c+j列个元素;fr,c表示Pooling层输出的第r行、第c列个元素。Pooling层的作用是从附近多个激活的元素中选择最大的元素,以去除附近其他噪声,同时Pooling可以有效缩减模型规模,将图片的长宽一次次缩小,减少神经网络的计算量。基于深度学习的目标检测方法有R-CNN[6]、FastR-CNN[7]、FasterR-CNN[8]、SingleShotMultiBoxDetector[9](SSD)等。1.2摇车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键环节,提升整个系统的识别率的关键点就是准确地获取车牌区域。车牌定位算法有很多,如边缘检测法[10-11]、纹理特征法[12]、小波变换法[13]和遗传算法[14]等。传统的边缘检测算法检测到的边缘信息存在大量的干扰信息,当光照条件不同时,传统的边缘检测算法很多情况下不能实现车牌定位;纹理特征法对于牌照倾斜以及光照不匀的情况,定位效果较好,但对于噪声大、背景复杂的图像则不能实现较好的定位;小波变换法能很好地解决含有噪声的车牌图像的定位问题,缺点是速度比较慢,并且在噪声比较大时误判率较高;遗传算法在图像质量较差时对目标区域有很好的增强效果,但是在实时系统中,遗传算法中的迭代次数会对车牌定位的速度造成很大的影响,导致运算速度慢,效率不高。由于灰度图像信息较少,计算量相对彩色图像较小,处理时间较短,因此文中使用基于灰度图的目标检测方法来定位车牌。1.3摇车牌字符分割
要准确地识别出车牌上的字符,就要先将定位好的车牌上的字符逐个分割出来,拆分成一个个字符。因此字符分割的是否合理,会直接影响字符的正确识别。文中采用的方法是垂直投影法,其中心思想是综合利用车牌上字符本身具有的诸多特点,把二值化后的车牌字符形成的图像进行垂直方向上的投影,由于车牌上字符不仅对应区域中存在比较多的黑色像素点,而且车牌上每个字符间存在一定的间隔。因此,投影过后就会得到多个相对集中的投影峰值群,再根据得到的这个投影峰值本身的特点,将其分割,最终得到车牌的字符。1.4摇字符识别
(1)模板匹配。
模板匹配的重点就是提取与选择特征值,国内车牌字符是按照一定的顺序依次排布的,第1个字符是汉字,通常是省份简写,第2个字符是大写英文字母,最后5个字符则是阿拉伯数字0到9以及除“O冶以外的英文字母的组合。针对这一特征,模板库分成3个模板子库,即数字字库、汉字字库以及英文字母字库。因为角度以及拍摄扭曲程度的原因,同样的字符归一化后所得到的图像会出现多种笔画位置和形状。在识别字符时,如果使用单一模板,会因为部分扭曲字符和标准模板不能准确匹配,影响最后的识别。因此需要为每一个字符配备多个标准模板,这些模板能够最大程度适应常见的变形。尽管选用多个模板能够照顾到更多的情况,但同时也将算法复杂化,因此适当的模板数量以及挑选适合的模板会对最后的识别速度以及识别率产生重要的影响。计算模板匹配度的算法较多,通常采用式3:
Cfg=100100移Mi=1移N
j=1f
ij夷gijTf+T
g
(3)
其中,f为模板二值图像,g为对应的车牌二值图像,两幅图像的大小一致,均为M伊N;Tf和Tg分别为对应二值图像中值为1的像素个数;夷为与运算。(2)特征统计优化识别。