罗忠威毕设答辩课件.ppt

1、2022-3-282022-3-28湖南理工学院毕业设计答辩湖南理工学院毕业设计答辩第第1 1页页主要内容主要内容本课题研究背景与意义本课题研究背景与意义1 1车牌图像定位原理车牌图像定位原理2 2车牌字符分割原理车牌字符分割原理3 3车牌字符识别原理车牌字符识别原理4 4总结与展望总结与展望5 52022-3-282022-3-28湖南理工学院毕业设计答辩湖南理工学院毕业设计答辩第第2 2页页车牌自动识别的研究意义与背景简介v近来年国内的机动车辆规模大幅度的增加：全国机动车量年均增长率在10%以上v计算机技术在各个领域的不断的广泛的应用使得交通管理手段正从人工管理逐步转变成自动或半自动方式

2、v车牌自动识别技术还在公共安全、交通管理甚至有关军事部门等等都有着非常重要的应用价值 人工管理自动或半自动管理车牌自动识别技术公共安全军事部门交通管理2022-3-282022-3-28湖南理工学院毕业设计答辩湖南理工学院毕业设计答辩第第3 3页页v车牌识别系统主要包括以下四个步骤：车牌字符识别简介结果结果图像捕捉图像捕捉与获取与获取字符识别字符识别字符分割字符分割车牌定位车牌定位图像捕捉与获取 ：获得含有车牌的图像源车牌定位 ：从图像中搜索出具有车牌特征的区域 字符分割 ：从车牌图像中分割出单个字符 字符识别 ：对分割出的单个字符进行识别 2022-3-282022-3-28湖南理工学院毕业

3、设计答辩湖南理工学院毕业设计答辩第第4 4页页车牌定位技术 v车牌定位技术综述 车牌定位子系统通常包括图像预处理、车牌搜索、车牌定位与分割三个部分 预处理又包括灰度化、图像增强、滤波等部分预处理车牌搜索车牌定位与分割结果2022-3-282022-3-28湖南理工学院毕业设计答辩湖南理工学院毕业设计答辩第第5 5页页车牌定位技术v图像预处理包括图像的灰度化、图像增强、滤波等灰度化滤波增强原图像2022-3-282022-3-28湖南理工学院毕业设计答辩湖南理工学院毕业设计答辩第第6 6页页几何校正技术v 由于受拍摄镜头角度、车辆的运动等因素由于受拍摄镜头角度、车辆的运动等因素的影响，车牌图像会

4、有一定程度的倾斜，的影响，车牌图像会有一定程度的倾斜，这对字符的分割造成影响和增加难度，因这对字符的分割造成影响和增加难度，因此须对倾斜的车牌图像进行校正。此须对倾斜的车牌图像进行校正。v一般牌照的上下边沿是两条明显的平行直一般牌照的上下边沿是两条明显的平行直线，因此，一般都采用线，因此，一般都采用Radon变换，检测变换，检测出其中最长的直线，然后利用直线的倾斜出其中最长的直线，然后利用直线的倾斜角度对车牌进行几何校正。角度对车牌进行几何校正。 2022-3-282022-3-28湖南理工学院毕业设计答辩湖南理工学院毕业设计答辩第第7 7页页几何校正技术vMatlab实现过程如下：实现过程如

5、下：function I=Correct(ChePai)%利用利用Radon检测图像中的直线检测图像中的直线Edge=edge(ChePai,canny);theta=1:180;R=radon(Edge,theta);L,alpha=find(R=max(max(R);%所在列数即为倾斜角所在列数即为倾斜角Angle=90-alpha;I=imrotate(ChePai,Angle,bilinear,crop)%用双线性法对图像进行旋转用双线性法对图像进行旋转2022-3-282022-3-28湖南理工学院毕业设计答辩湖南理工学院毕业设计答辩第第8 8页页车牌字符分割 v上下边界去除 水平投

6、影法v字符高度与宽度计算垂直投影法 v字符分割与存储归一化存储2022-3-282022-3-28湖南理工学院毕业设计答辩湖南理工学院毕业设计答辩第第9 9页页车牌字符识别vBP神经网络方法 BP (Back propagation)网络是个前向反馈型网络，是基于误差反方向传播算法的多层前向神经网络。 BP网络的实现分为两个阶段，即学习阶段和识别阶段。图图2 单个神经元结构图单个神经元结构图图图1 神经网络结构示意图神经网络结构示意图2022-3-282022-3-28湖南理工学院毕业设计答辩湖南理工学院毕业设计答辩第第1010页页车牌字符识别v利用BP网络进行字符识别的流程图输入样本输入样本

7、对网络进行对网络进行BP算法学习算法学习形成能识别字符的神经网络形成能识别字符的神经网络输入英文字符图像输入英文字符图像归一化化处理归一化化处理仿真测试仿真测试识别成功识别成功显示失败显示失败显示识别字符显示识别字符重重新新输输入入重重新新输输入入否否是是图图4 识别流程图识别流程图2022-3-282022-3-28湖南理工学院毕业设计答辩湖南理工学院毕业设计答辩第第1111页页车牌字符识别vBP网络的训练 神经网络初始参数的设定 1）神经网络层数 一般取三层； 2）隐藏层神经元数目的确定 s=2N+1； 3）bp网络初始权值的选取 一般选取-11 之间均匀分布的随机值 ； 选取合适的样本2

8、022-3-282022-3-28湖南理工学院毕业设计答辩湖南理工学院毕业设计答辩第第1212页页车牌字符识别 v车牌字符的识别 车牌字符的识别过程实际上是把归一化好了的车牌矩阵与训练好的参数矩阵相乘，然后通过一定的判决门限来决定输出，最终实现识别。图图5 本程序识别结果本程序识别结果2022-3-282022-3-28湖南理工学院毕业设计答辩湖南理工学院毕业设计答辩第第1313页页实验结果分析正确识别率样本数=5样本数=10样本数=1586.3%87.25%88.6%u 系统识别准确率测试 本实验中，我们对自然环境下采集到的32副车牌图像进行识别测试，实际操作中，有2副车牌图像字符分割出错，

9、剩余30副车牌图像中，共对30*6=180个字符进行识别。有上表可以看出，样本的正确识别率在87%左右，这是由于训练的样本数比较少，并且未对一些相近的字符如“8”，“B”进行处理，导致误识。我们只要对网络适当增加训练样本，增加分类器即可解决上述问题。并且神经网络的并行性和容错性是其他方法无可比拟的，因此对BP网络的研究具有一定的理论和实用价值。2022-3-282022-3-28湖南理工学院毕业设计答辩湖南理工学院毕业设计答辩第第1414页页总结与展望v 总结总结： 本文主要介绍了图像预处理技术中的灰度化、图像增强、二值化、几何校正、图像分割等的理论和方法。接着着重介绍了BP神经网络的原理和算

10、法以及具体设计过程。 v 展望：展望： (1)单一的预处理和识别技术都无法达到理想的结果， 多种方法的有机结合才能使系统的有效识别能力提高； (2)在有效和实用的原则下，结合神经网络和人工智能 的新技术的应用是一个研究方向，它为减少人为不必要的损失，提高收费效率及实时记录有关交通流量信息提供了有效的保障，所以汽车牌照的识别己成为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一，它将为智能交通管理系统在公路建设和管理中的普及打下基础。 2022-3-282022-3-28湖南理工学院毕业设计答辩湖南理工学院毕业设计答辩第第1515页页最好，再次感谢指导老师吴老师及提供帮助的各位亲朋好友！欢迎答辩老师批评指正！欢迎答辩老师批评指正！