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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:徐忠禎
研究生(外文):Hsu, Chungchen
論文名稱:車牌辨識系統之雲端應用
論文名稱(外文):A Clouding Approach for Vehicle License Plate Character Recognition
指導教授:周文光羅峻旗
指導教授(外文):Chou, WenkuangLo, Chunchi
口試委員:陳同孝
口試委員(外文):Chen, Tungshou
口試日期:2012-07-19
學位類別:碩士
校院名稱:靜宜大學
系所名稱:資訊工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:33
中文關鍵詞:車牌辨識雲端運算決策樹平面掃描拉普拉斯二值化
外文關鍵詞:V.L.P recognitionPlane sweepdecision treeconnected componentcloud computing
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在台灣汽機車是主要交通工具,近幾年來交通事故越來越多,駕車逃逸或汽車超速等,造就拍攝到違規車輛的影像也越多,本研究提出可使用Hadoop系統,再利用其中的MapReduce運算以辨識大量的車牌影像。而辨識系統本論文提出的車牌字元辨識法,不需要切割字元,亦不需要使用樣板,而是一列一列掃描(Sweep plane)利用線段的方式分出可能的字,再加入橫切面分成三段、最高點、最低點、缺口大小等方式判斷出字元,實驗結果顯示所提的方法,其車牌正確辨識率達到97%,具其實用價值。
Vehicle license plate (V.L.P.) recognition system is an interesting but complicated research topic. The problem has gained more and more attention not only in the academic but also in the industrial research for the past ten years. Cloud computing has become the most popular terminology and research topics in IT field recently. To provide service, we need more research on cloud computing to develop more technologies. There are many techniques or algorithms in the field of artificial intelligence which have many important applications. It is important and interesting to put those algorithms to cloud. This paper proposes a new approach to recognize characters in the vehicle license plate based on Hadoop. The proposed method uses the MapReduce to recognize character without partitioning the characters. The experiment results show the excellent correction rate (≧97 %) for license plate character recognition. Furthermore, the proposed approach can be used in the clouding computing.
摘 要 i
ABSTRACT ii
誌 謝 iii
目 錄 iv
表 目 錄 v
圖 目 錄 vi
第一章、 緒論 1
1.1 研究動機與目的1
1.2 論文架構 2
第二章、 相關文獻 3
2.1 二值化 3
2.2 歪斜處理 5
2.3字元辨識 6
第三章、 雲端運算 8
3.1雲端運算的定義 8
3.2 Hadoop 11
3.2.1 MapReduce 11
3.3 研究架構 11
第四章、 車牌字元辨識方法 13
4.1 辨識流程 13
4.2 二值化 14
4.3 歪斜處理及非文字清除 16
4.3.1連通物件 17
4.3.2 歪斜處理 20
4.3.3 非文字清除 22
4.4 文字辨識 22
4.4.1 線段數 23
4.4.2 文字特徵 25
4.4.3其他判斷條件 26
4.5 Decision Tree 28
第五章、 實驗結果與分析 29
第六章、 結論與未來方向 31
參考文獻 32
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呂炎州,不需字元切割的車牌辨識法,靜宜大學資訊管理研究所碩士論文,民國93年。
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簡維皇,用於路口查驗贓車的車牌辨識系統,中央大學資訊工程研究所碩士論文,民國100年。
簡暐哲、周文光,可用於雲端的車牌定位系方法,數位科技與創新管理研討會,民國101年五月。
陳麗奾,在未設限環境下車牌的定位與辨識,師範大學資訊教育研究所碩士論文,民國99年。
曾揚建,車牌辨識系統上車牌尋找、前處理及辨識之研究,國立交通大學碩士論文,民國88年。
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江政哲、張迺貞,初探雲端運算,海峽兩岸圖書資訊學學術研討會,民國99年。
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National Institute of Standards and Technology, http://ir.lib.ntnu.edu.tw/
Nutch, http://nutch.apache.org/.
N.Otsu, “A threshold selection method from gray-level histograms” IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics, Vol.SMC-9, pp.62-66,1979
Wiki ,http://en.wikipedia.org/wiki/Cloud_computing
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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