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《广西师范大学》 2019年
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基于深度学习的车牌识别系统研究

张佑贤  
【摘要】:随着我国经济实力的提升和综合国力的日益增强,直到2018年11月份公安部发布的汽车保有量已达到2.35亿辆,同比约增长12.0%,其中新能源车101万辆,同比增长83%。新能源车和普通车的使用量日益增多,智能交通识别变的越发困难。所以,一个良好的智能交通系统(Intelligent-Transportation-System,ITS)是解决这个难题的关键性一步。如何高效准确的在不同环境下去识别不同类型的车牌是重点和难点。只有我们正确识别车牌,才能更好的对那些车牌号进行统一管理。车牌识别技术广泛应用于很多方面:学校进出车辆的管理和小区大门卡口进出车辆信息的管理,十字路口的超速违规驾驶抓拍等领域。本文通过对图像技术、机器学习和深度学习等知识的全方面掌握,针对车牌识别技术的难点用深度学习方法做了改进。对新能源车牌和普通车牌都做了下面的改进:车牌定位模块、矫正模块、字符分割模块和字符识别模块。本识别系统使用了深度学习的算法和框架,在硬件端的摄像头模块也做了相应的升级,以满足更快更准确的识别要求。本文主要工作如下:(1)在车牌定位模块中,使用了一种以Adaboost级联分类器作为粗定位,结合CNN回归模型的定位算法。首先Adaboost定位出候选区域,对扩展后的候选区域使用多级二值化和连通域标记去除伪车牌区域,通过随机抽样算法和回归模型实现精确定位;当遇到Adaboost不能定位时,直接使用回归模型定位。该方法有效克服了光照、倾斜等因素。在离线实验中,收集了不同省份、不同光照等苛刻环境下采集的常规车牌和新能源车牌进行测试,其中9000张常规车牌定位率为99.344%,964张新能源车牌定位率为99.38%。(2)在车牌矫正和字符分割模块中,首先要进行车牌的底色判断和车牌矫正。通常车牌底色由2种颜色组成,K-Means算法获取主成分颜色和从属颜色,通过提取主成分颜色值,对比定义的规则表得出,如果是蓝色则选用7字符滑动模板,是绿色则选用8字符滑动模板。由于传统的Hough变换矫正算法的时间复杂度都是O(n^3)级别,对于车牌矫正处理速度相对过慢,为了在保证实时性下解决黏连等问题,采用一种基于纹理场的快速车牌文字矫正算法。通过统计各个子块的方向场角度来找到图像中文字最为密集的方向作为矫正方向。当滑动模板时,车牌最佳的分割位置就是中文样本与正样本的概率值之和最大的位置。在离线实验中,对定位成功并矫正后的8919张常规车牌进行分割,分割成功率为99.14%,957张新能源车牌分割成功率为99.06%。(3)在车牌字符识别模块中,对SVM结合HOG、CNN结合SVM、CNN结合GRU的3种算法分别进行实验研究。同时,对旧的训练样本库做了相应的优化和补充。对成功分割后的8843张常规车牌和948张新能源车牌做字符识别,CNN结合GRU算法对常规车牌字符识别准确率达到98.58%,对新能源车牌的字符识别准确率达到98.95%,对相似字符识别有很好的鲁棒性。(4)在整体系统设计方面,在TensorFlow框架基础上,采用Py-Qt实现平台的搭建,搭配型号为UG050U3M/C的工业相机,完成从车牌定位、车牌分割、车牌字符识别等模块的实时系统实现。通过对1512辆常规车牌和213辆新能源车牌进行实测,其中常规车牌成功定位1496辆,定位成功率为98.94%,新能源车牌成功定位210辆,定位成功率为98.6%;在定位成功的基础上,常规车牌分割成功1478辆,分割成功率为98.8%,新能源车分割成功207辆,新能源车牌分割成功率为98.57%;在正确分割的基础上,有1460辆常规车的字符完全识别正确,字符识别率达到98.79%,有204辆新能源车的字符完全识别正确,字符识别准确率达到98.55%。综上所述,常规车牌整体实测识别率为96.56%,新能源车牌整体实测识别率为95.78%,整体实测较之前版本提高了13.41%。
【学位授予单位】:广西师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:U495;TP183;TP391.41

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