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車牌識(shí)別系統(tǒng)中字符切分和識(shí)別技術(shù)的研究的中期報(bào)告一、研究背景與意義在現(xiàn)代城市交通中,汽車數(shù)量快速增長(zhǎng),規(guī)模不斷擴(kuò)大,加上泊車難度大、高速公路收費(fèi)、和交通違法行為等問(wèn)題愈加嚴(yán)重,因此車牌識(shí)別技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。車牌識(shí)別技術(shù)可以對(duì)車輛的信息進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和處理,提高城市交通管理和運(yùn)營(yíng)效率,方便民眾出行。但車牌字符切分和識(shí)別技術(shù)是車牌識(shí)別系統(tǒng)中的核心技術(shù),對(duì)于系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和效率影響很大。二、已有研究成果目前,車牌字符切分和識(shí)別技術(shù)已經(jīng)取得了許多成果,主要包括:1.字符切分:基于顏色和形態(tài)特征的切分方法、基于深度學(xué)習(xí)的切分方法、基于邊緣檢測(cè)的切分方法等。2.字符識(shí)別:基于模板匹配的識(shí)別方法、基于特征提取的識(shí)別方法、基于子模塊的識(shí)別方法、基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法等。三、研究?jī)?nèi)容本研究旨在探究車牌字符切分和識(shí)別技術(shù)的研究現(xiàn)狀,分析現(xiàn)有算法的優(yōu)點(diǎn)和不足,并提出改進(jìn)方案。1.字符切分針對(duì)基于顏色和形態(tài)特征的字符切分方法,本研究將通過(guò)改進(jìn)反向投影算法來(lái)提高其準(zhǔn)確率。針對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的切分方法,本研究將研究如何優(yōu)化CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化訓(xùn)練樣本集對(duì)其準(zhǔn)確率進(jìn)行提升。針對(duì)基于邊緣檢測(cè)的切分方法,本研究將探究如何優(yōu)化邊緣檢測(cè)算法,以提升其對(duì)車牌字符切分的準(zhǔn)確檢測(cè)率。2.字符識(shí)別針對(duì)基于模板匹配的識(shí)別方法,本研究將探究如何優(yōu)化模板庫(kù)的構(gòu)建和選擇匹配算法。針對(duì)基于特征提取的識(shí)別方法,本研究將探究如何提取更加魯棒的特征,在更小的特征維度下保證識(shí)別的準(zhǔn)確率。針對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法,本研究將探究如何優(yōu)化CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和提供更好的訓(xùn)練樣本集。四、研究方法本研究將基于MATLAB和Python,在模擬數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)集上進(jìn)行嘗試,其中模擬數(shù)據(jù)集將采用MATLABVision工具箱,實(shí)際數(shù)據(jù)集采用安裝在公路收費(fèi)站或高速公路的車輛識(shí)別平臺(tái),以及取自社會(huì)實(shí)際開(kāi)發(fā)有關(guān)數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試。五、研究計(jì)劃本研究將于2021年5月至2021年9月期間進(jìn)行。主要計(jì)劃如下:1.5月-6月:對(duì)車牌字符切分與識(shí)別技術(shù)進(jìn)行概述和分類,并詳細(xì)介紹各種算法的原理和思路。2.6月-7月:對(duì)顏色和形態(tài)特征、深度學(xué)習(xí)和邊緣檢測(cè)三種切分方法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)并通過(guò)模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。3.7月-8月:對(duì)模板匹配、特征提取和深度學(xué)習(xí)三種識(shí)別方法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)并通過(guò)模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。4.8月-9月:采用實(shí)際數(shù)據(jù)集進(jìn)行算法驗(yàn)證和結(jié)果分析,進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)并得出結(jié)論。六、研究預(yù)期結(jié)果通過(guò)對(duì)車牌字符切分和識(shí)別技術(shù)的研究,本研究預(yù)期將得出以下結(jié)果:1.優(yōu)化三種切分方法的準(zhǔn)確率和魯棒性。2.優(yōu)化三種識(shí)別方法的準(zhǔn)確率和識(shí)別效率。3.探索針對(duì)車牌識(shí)別問(wèn)題的深度學(xué)習(xí)技術(shù),驗(yàn)證
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