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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:楊子昀
研究生(外文):Tzu-Yun Yang
論文名稱:車牌定位與辨識技術之研究
論文名稱(外文):The Study of License Plate Localization and Recognition Technologies
指導教授:蔡建戊
指導教授(外文):Chien-Wu Tsai
學位類別:碩士
校院名稱:銘傳大學
系所名稱:電腦與通訊工程學系碩士班
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:2013
畢業學年度:101
語文別:中文
論文頁數:54
中文關鍵詞:類神經網路AdaBoost車牌定位車牌辨識
外文關鍵詞:Neural NetworkLicense Plate RecognitionLicense Plate LocalizationAdaBoost
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由於國內交通環境日益惡化,車輛違規的事件頻繁發生,因此自動車牌辨識系統開始受到重視。本論文提出了一套系統,可以從監視攝影機拍攝的影像中,對車輛進行車牌定位和辨識。
本系統先利用AdaBoost演算法所訓練好的分類器找出影像中車牌的區域,再對車牌進行Canny邊緣偵測,接著用多邊形逼近法及最小矩形法定位出車牌的邊框。然後對車牌進行傾斜校正,並利用投影法,找出車牌上字元的四個邊界。最後將字元進行正規化後交由訓練好的倒傳遞類神經網路進行辨識,若是結果為相似字元則再進行樣板比對,以達到正確辨識車牌的目的。
經由實驗的結果顯示,車牌定位成功率有94.7%,車牌辨識率為92.2%,顯示所提方法有著不錯的定位和辨識成功率。由於本系統在不同的拍攝距離和角度也有不錯的成果,因此可以應用在一般車輛監控和停車場管理上。
In Taiwan, the traffic environment is getting worse and worse. Traffic violation occur also much more often. Therefore, the automatic license plate recognition systems are more demanded and are gotten more attention by people. In this thesis, we propose a system to locate and recognize the license plate automatically from the captured images.
We use AdaBoost algorithm to find the license plate area in the image. Then, Canny edge detection method is applied to detect the edge information. Meanwhile, the polygonal approximation method and minimum enclosing rectangle rule are adopted to find the borders of license plate. Subsequently, the tilt correction algorithm is exploited to adjust the tilting image and the projection method is performed to identify the four borders of each character. Finally, the back-propagation neural network and template-matching algorithm are integrated to perform character recognition.
According to the experimental results, the accuracy rate of license plate localization is 94.7%, and the accuracy rate of license plate recognition is 92.2%. Furthermore, the proposed system can work well on the images captured from different distances and angles; it is very suitable for the applications of vehicle surveillance and parking management system.
摘要 i
ABSTRACT ii
致謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 viii
第一章 緒論 1
第一節 研究動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 論文架構 2
第二章 車牌定位與辨識之相關方法 3
第一節 車牌偵測相關研究 3
第二節 車牌辨識相關研究 4
第三章 研究方法 6
第一節 車牌定位 7
一、 AdaBoost介紹 7
(一) 層疊分類器 8
(二) 積分影像 9
(三) 矩形特徵、弱分類器、AdaBoost演算法 10
二、 AdaBoost車牌區域偵測 12
(一) 樣本建立 12
(二) 訓練分類器 13
(三) 車牌區域偵測結果 14
三、 灰階處理 14
四、 Canny邊緣偵測 15
五、 多邊形輪廓逼近 16
六、 最小矩形法 17
第二節 傾斜校正 18
第三節 字元切割 20
一、 Otsu二值化 21
二、 水平投影切割 22
三、 垂直投影切割 22
第四節 字元特徵提取 23
一、 字元正規化 23
二、 特徵提取 24
第五節 字元辨識 25
一、 類神經網路架構 25
二、 利用樣板比對辨識相似字元 33
第四章 實驗結果 35
第一節 車牌資料庫 35
第二節 車牌定位之實驗結果 36
第三節 倒傳遞類神經網路和樣板比對法的偵測成功率與時間 39
第五章 結論和未來展望 43
參考文獻 44
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