發(fā)布時間：2020-11-17 09:28

　　 在霧霾天氣下,由于大氣的散射作用導(dǎo)致反射光減弱光線變暗,以及大氣的光參與成像導(dǎo)致戶外相機(jī)拍攝的車牌圖像產(chǎn)生顏色失真、模糊不清以及圖像偏移等現(xiàn)象,從而導(dǎo)致車牌識別系統(tǒng)的識別率降低,無法達(dá)到工程應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn),嚴(yán)重影響道路交通管理。為解決霧霾天氣車牌識別率低的問題,本文以霧霾天氣為基礎(chǔ),對車牌識別算法進(jìn)行了研究,主要內(nèi)容包括:車牌圖像預(yù)處理:霧霾天氣會使車牌識別系統(tǒng)出現(xiàn)不能正確識別字符信息的現(xiàn)象,本文對傳統(tǒng)Retinex算法求解照度分量的方法進(jìn)行改進(jìn),使其更適用于車牌識別系統(tǒng)中圖像的恢復(fù)與增強(qiáng)。該算法有效降低霧霾天氣下圖像退化帶來的圖像色彩失真和細(xì)節(jié)信息缺失的影響,進(jìn)而有利于車牌識別系統(tǒng)中車牌定位,字符分割和識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果從主觀和客觀兩個方面表明,改進(jìn)后的算法在增強(qiáng)圖像的同時能夠保留更多的細(xì)節(jié)信息,能有效提高霧霾天氣下車牌的識別率。車牌定位實(shí)現(xiàn):在上一步的基礎(chǔ)上,將獲得的車牌圖像進(jìn)行定位。由于霧霾天氣下獲得的圖像清晰度較差,所以本文對常用的車牌定位的算法進(jìn)行了改進(jìn)。首先通過處理速度快Canny邊緣檢測算子結(jié)合形態(tài)學(xué)與迭代融合處理進(jìn)行車牌粗定位,再利用簡化后的Alex Net卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型去除偽車牌進(jìn)行車牌精定位。該方案解決了目前車牌定位技術(shù)在霧霾天氣下定位準(zhǔn)確率低且花費(fèi)時間長的缺點(diǎn)。車牌識別:為了提高霧霾天氣下車牌字符識別率,本文對基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別算法進(jìn)行改進(jìn),通過參數(shù)的調(diào)整和網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的設(shè)計(jì),簡化網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度。然后改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方式,在訓(xùn)練集中增加識別準(zhǔn)確但網(wǎng)絡(luò)輸出不確定性高的樣本,組成新的訓(xùn)練集,進(jìn)行再次測試,這樣既減小了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需的樣本,也能保證分類器性能。此方法在提高車牌識別準(zhǔn)確率的同時解決了收集大量樣本的難度。最后通過系統(tǒng)測試對本文算法進(jìn)行綜合評估,并對測試結(jié)果進(jìn)行分析總結(jié)。
【學(xué)位單位】：東北林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：U495;TP391.41
【部分圖文】：

?法??圖１－１去霧方法分類??圖１－１是對圖像去霧方法的總結(jié)，總體上可以分為兩類：??（１）基于圖像處理的增強(qiáng)方法［７】。在原圖處理的基礎(chǔ)上提高圖像對比度，對圖像??進(jìn)行增強(qiáng)突出細(xì)節(jié)改善圖像質(zhì)量。好處是可以直接應(yīng)用現(xiàn)有的已經(jīng)成熟的圖像處理方法??進(jìn)行改善，方便實(shí)用、易于實(shí)現(xiàn)。缺點(diǎn)是無法預(yù)測霧霾天氣的復(fù)雜景深，不能很好的恢??復(fù)圖像，處理后的圖像會有信息缺失或者失真。國內(nèi)外學(xué)者對此做出了很多研究，??Ｅｄｗｈ＾Ｌａｎｄ?（埃德溫？蘭德）提出一種被稱為色彩的理論［８］，并在顏色恒常性的基礎(chǔ)上提??出的一種圖像增強(qiáng)方法，該方法對光照不均的導(dǎo)致對比度低的圖像有很好的恢復(fù)效果，??近年來這種算法受到廣大研宄者的青睞。Ｊ．Ｙ．ＫＩＭ等［９］人提出子塊部分重疊直方圖均衡??算法，該算法局部細(xì)節(jié)處理很好，算法思路與直方圖均衡化算法思路大體相似。另外，??Ｚｉｍｍｅｒｍａｎ等人想出了插值直方圖均等化算法，只對均衡化處理后的固定區(qū)域進(jìn)行處??理

圖１－２技術(shù)路線??－６?－??

?２車牌識別系統(tǒng)搭建與樣本采集???２車牌識別系統(tǒng)搭建與樣本采集??２．１硬件系統(tǒng)關(guān)鍵設(shè)備的選擇及特點(diǎn)??２．１．１嵌入式工控機(jī)??智能監(jiān)測控制主機(jī)是車牌識別系統(tǒng)的核心部分，其主要設(shè)備為嵌入式工控機(jī)，如圖??２－１所示。車牌識別的算法全部通過嵌入式工控機(jī)運(yùn)行。包括檢測車輛，抓拍控制，以??及全部的車牌識別過程。然后完成各個網(wǎng)絡(luò)單元的通信和傳輸。為了保證采集圖像的清??晰度，本系統(tǒng)采用工業(yè)級設(shè)備。其優(yōu)勢主要體現(xiàn)在：抗電源波動性強(qiáng)、性能可靠、價格??低廉。在加油站復(fù)雜條件下，工控機(jī)的全封閉機(jī)箱不但可以阻絕塵埃，更減少了安全隱??
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 王洪元;劉忠杰;劉愛萍;;基于多特征組合的車牌識別算法[J];常州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年04期

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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8 侯麗圓;基于馬爾科夫隨機(jī)場和模糊集理論的場景分類算法研究[D];大連海事大學(xué);2018年

9 石琪;基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類優(yōu)化算法的研究與驗(yàn)證[D];北京交通大學(xué);2017年

10 高源;模糊車牌的分割與識別方法研究[D];廈門大學(xué);2017年

本文編號：2887337