基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模糊車(chē)牌的識(shí)別的開(kāi)題報(bào)告

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模糊車(chē)牌的識(shí)別的開(kāi)題報(bào)告摘要：隨著城市交通的日益發(fā)展，汽車(chē)的數(shù)量也越來(lái)越多，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用范圍也越來(lái)越廣泛，但車(chē)牌圖片質(zhì)量不同、光照條件不同等問(wèn)題對(duì)車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的精度提出了更高的要求。在本文中，我們提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模糊車(chē)牌識(shí)別方法。首先，我們針對(duì)不同質(zhì)量的車(chē)牌圖片進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像增強(qiáng)、車(chē)牌定位和數(shù)字字符分割。隨后，我們采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)兩種機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別，提高模糊車(chē)牌的識(shí)別精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本方法可以有效地識(shí)別模糊車(chē)牌圖片。關(guān)鍵詞：車(chē)牌識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模糊車(chē)牌、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)1.研究背景與意義車(chē)牌識(shí)別技術(shù)是一項(xiàng)非常重要的交通安全技術(shù)，其應(yīng)用范圍涵蓋了各種車(chē)輛管理、交通安全監(jiān)控、違規(guī)違法處理等方面。隨著城市交通的不斷發(fā)展，汽車(chē)數(shù)量逐漸增多，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用也面臨越來(lái)越大的挑戰(zhàn)。例如，車(chē)牌圖片質(zhì)量不佳、光照條件不同等問(wèn)題都會(huì)影響車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的精度，因此需要更加高效、準(zhǔn)確的車(chē)牌識(shí)別技術(shù)方案。2.研究?jī)?nèi)容本文研究的內(nèi)容是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模糊車(chē)牌識(shí)別技術(shù)。本文的主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：(1)對(duì)不同質(zhì)量的車(chē)牌圖片進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像增強(qiáng)、車(chē)牌定位和數(shù)字字符分割。(2)構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)兩種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)車(chē)牌圖像進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別。(3)通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析比較兩種算法的性能。3.研究方法與步驟(1)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理。我們收集了包括晴天、雨天、夜間等多種光照條件下的車(chē)牌圖片，針對(duì)不同光照條件下的車(chē)牌圖片進(jìn)行預(yù)處理，包括亮度調(diào)整、直方圖均衡化、高斯濾波等操作。(2)特征提取。我們將車(chē)牌圖像進(jìn)行數(shù)字字符分割，提取車(chē)牌數(shù)字字符的區(qū)域，并將其轉(zhuǎn)換為特征向量。(3)模型訓(xùn)練。我們使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)兩種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)車(chē)牌圖像進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于學(xué)習(xí)圖像特征，支持向量機(jī)用于進(jìn)行分類(lèi)器的訓(xùn)練。(4)實(shí)驗(yàn)評(píng)估。我們通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較兩種算法的識(shí)別精度、訓(xùn)練時(shí)間等性能指標(biāo)，分析兩種算法的優(yōu)缺點(diǎn)。4.研究預(yù)期成果我們預(yù)期本文的主要成果有：(1)提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模糊車(chē)牌識(shí)別方法，可以有效地識(shí)別模糊車(chē)牌圖片。(2)對(duì)不同光照條件下的車(chē)牌圖片進(jìn)行預(yù)處理，提高了識(shí)別精度。(3)比較了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)兩種算法的性能，為選擇合適的算法提供了依據(jù)。5.參考文獻(xiàn)[1]Li,Y.,Yao,J.,&Wang,H.(2018).AnEfficientMethodforLicensePlateRecognitionbyExploitingConvolutionalNeuralNetworksandSupportVectorMachines.IEEETransactionsonIndustrialElectronics,65(12),9886-9895.[2]He,X.,Zhang,H.,&Zhao,J.(2019).Improvedlicenseplaterecognitionmethodbasedonconvolutionneuralnetwork.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,62,111-119.[3]Li,H.,Li,W.,&Li,X.(2020).ALicensePlateRecognitionAlgorithm