基于小波變換與支持向量機的車牌識別的中期報告

基于小波變換與支持向量機的車牌識別的中期報告一、研究背景隨著社會的不斷發(fā)展，交通事故的增加已經成為了威脅人們安全的主要問題之一。為了有效地解決這些問題，車輛的自動化駕駛成為了當前的熱點研究領域。在車輛自動化駕駛過程中，車牌識別是一個非常重要的環(huán)節(jié)。車牌識別技術可以用于車輛道路監(jiān)控、交通違規(guī)處理、車輛追蹤等領域。因此，車牌識別技術的應用具有廣闊的前景。車牌識別技術是基于圖像識別技術的一種，在過去幾十年中，圖像識別技術已經取得了重大進展。在車牌識別方面，有很多算法可以用于車牌識別。其中，基于深度學習的車牌識別算法是目前最有效的一種。然而，基于深度學習的車牌識別算法需要大量的計算資源，并且需要更多的樣本數據，這對于普通研究人員來說是一個很大的挑戰(zhàn)。因此，基于小波變換與支持向量機的車牌識別方法被提出。二、研究內容本文將研究基于小波變換與支持向量機的車牌識別方法。具體來說，本文的主要研究內容包括以下幾個方面：1、車牌檢測：本文將采用Haar特征級聯(lián)分類器對圖像進行分類，以確定車牌位置。2、車牌字符分割：在車牌檢測之后，本文將使用小波變換來處理車牌圖像，并將其轉換為灰度圖像。然后，使用Otsu算法對圖像進行二值化處理。通過對二值圖像進行形態(tài)學處理，可以得到一個包含車牌字符的二值圖像。3、特征提?。罕疚膶⑹褂弥С窒蛄繖C對特征進行篩選，并選取能夠有效區(qū)分不同車牌字符的特征進行特征提取。4、字符識別：本文將使用支持向量機來對車牌字符進行識別，并使用交叉驗證來評估算法的準確度。三、研究意義本文的研究意義主要有以下幾個方面：1、針對深度學習算法需要大量的計算資源這一瓶頸問題，本文提出了一種基于小波變換與支持向量機的車牌識別方法，其具有較高的識別準確率且不需要大量的計算資源。2、本文將使用Haar特征級聯(lián)分類器進行車牌檢測，利用Otsu算法對圖像進行二值化處理，采用支持向量機進行特征提取和字符識別，這三個算法的結合使得識別結果更加準確。3、本文將提高車牌字符的識別精度，并可應用于車輛道路監(jiān)控、交通違規(guī)處理、車輛追蹤等領域。四、研究計劃本文的研究計劃主要包括以下幾個步驟：1、車牌檢測：使用Haar特征級聯(lián)分類器對圖像進行分類，判斷是否為車牌。2、車牌字符分割：利用小波變換來處理車牌圖像，并將其轉換為灰度圖像。然后，使用Otsu算法對圖像進行二值化處理，通過對二值圖像進行形態(tài)學處理，得到一個包含車牌字符的二值圖像。3、特征提取：使用支持向量機對特征進行篩選，并選取能夠有效區(qū)分不同車牌字符的特征進行特征提取。4、字符識別：使用支持向量機來對車牌字符進行識別，并使用交叉驗證來評估算法的準確度。5、實驗分析：對算法進行實驗分析，比較不同算法的識別準確率及其優(yōu)劣。六、研究成果本文的研究成果主要包括以下幾個方面：1、針對深度學習算法需要大量計算資源的問題，提出了一種基于小波變換與支持向量機的車牌識別方法，其在具有較高的識別準確率的同時，也具有