多特征融合的车牌检测算法研究

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1、中图分类号：TP391论文编号：102871616-S020学科分类号：081200硕士学位论文多特征融合的车牌检测算法研究研究生姓名高慧萍学科、专业计算机科学与技术研究方向数字图像处理指导教师刘宁钟教授南京航空航天大学研究生院计算机科学与技术学院二О一六年一月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofComputerScienceandTechnologyResearchesonMulti-FeatureFusionforLicens

2、ePlateDetectionAThesisinComputerScienceandTechnologybyGaoHuipingAdvisedbyProf.LiuNingzhongSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringJanuary,2016承诺书本人声明所呈交的硕±学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成

3、果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名；焉據嘴日期：ｙｏｉｌ）＇、巧南京航空航天大学硕士学位论文摘要车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分，在日常生活中有许多应用，如电子收费，停车场入口管理，交通执法等。车牌识别系统主要包括三部分：车牌检测，字符分割，字符识别。其中车牌检测是非常重要的一

4、步，车牌检测的好坏直接影响后续的处理及整个车牌识别系统的性能。自然场景中如复杂背景，部分遮挡，光照不均等因素都有可能干扰车牌检测的效果，因此设计一个准确的车牌检测算法仍非常具有挑战性。本文重点研究了多特征融合的车牌检测算法。主要工作分为：1、首先详细阐述了车牌检测技术和车牌特征的内容。分析了基于特征的车牌检测技术在实际应用中的可行性及优势，介绍了基于各种特征的车牌检测技术并分析了各自的优缺点。2、针对传统的基于边密度特征的车牌检测算法存在定位率低、只能检测固定尺寸的车牌的状况，在多尺度物体检测方法的基础上，提出了一种新的算法EM-LP

5、D。EM-LPD算法通过建立图像金字塔的方法，在各尺度的图像中用相同大小的窗口分别进行检测，选取垂直边密度较大的区域作为候选的车牌区。最后再将各个尺度的检测结果进行合并。实验结果表明EM-LPD算法在测试数据集上可以获得较高的检测率。3、针对传统的基于边特征的车牌检测算法误检率高的情况，增加了候选车牌验证步骤，以去除非车牌区域。根据车牌的字符特性，选用纹理特征来描述车牌。根据多特征物体检测的优势，引入两种纹理特征：T-HOG和MB-LBP描述子。T-HOG描述子对图像噪声比较敏感，而MB-LBP描述子的计算方法使得它可以很好的克服噪声

6、带来的影响，故结合这两种特征共同描述车牌特性可以兼顾两种特征的优点。实验结果表明多特征结合的方法可以更好地描述车牌信息。4、应用数据融合技术，提出两种候选车牌验证算法：DF-LPV和FF-LPV，这两种算法结合T-HOG和MB-LBP两种特征，分别采用决策融合和特征融合的方式，对候选车牌图像进行分类，去除误检车牌区域。经实验验证，采用数据融合技术可以很好地过滤掉误检车牌。多特征融合体现在两处：一、从全局看，车牌检测阶段利用车牌的边特征，候选车牌验证过程利用的是车牌的纹理特征，整体上是应用了多特征融合的技术；二、从局部看，在候选车牌验证

7、过程中，根据车牌特性，选取两个不同的纹理特征：T-HOG和MB-LBP，以增强车牌的判别信息。各个特征在车牌检测中的作用是互补的。实验结果表明多特征融合的技术可以极大地提高车牌检测的性能。关键词：车牌检测，特征提取，边特征，候选车牌验证，数据融合i多特征融合的车牌检测算法研究ABSTRACTLicensePlateRecognition(LPR)isanimportantcomponentofIntelligentTransportationSystem(ITS).Ithasmanyapplicationsinourdailylife

8、,suchaselectronictollcollection,parkingentrancemanagement,trafficlawenforcement.TherearemainlythreepartsintheL