当前位置:主页 > 365bet亚洲版 > 正文
 

设计和实现matrículas.pdf的快速识别系统

日期:2019-06-04  点击:   作者:365bet怎么样  来源:365bet足球官网

中国提取物
摘要
智能交通系统(ITS)基于计算机视觉理论
数字图像处理的基础和集成技术,模式识别理论和人工智能领域的知识解决问题。
该领域的关键问题,有效提高运输效率,缓解交通拥堵和减少能源消耗。
最大限度地降低消耗和劳动力成本,环境污染和资源消耗,并实现交通的智能管理
自动化
车牌识别系统(LicensePlateRecognitionSystem,LPR)对ITS非常重要。
其中一个组件
车牌识别系统是硬件和软件的组合,软件模块是主要模块。
包括平板位置,平板字符分割及其识别。
车牌识别系统由于其稳定可靠的识别性能和实时响应特性而被广泛使用。
智能交通领域
通常可以通过改进与车牌识别系统相关的算法或通过软件和硬件来改进实时响应。
如何改进
有两种主要方法可以快速提高系统实时性能。硬件平台
水平计算或并行计算
本文档重点介绍在具有多线程技术的系统中实现并行计算,从而实现音色。
那是最短的目标。
在本文中,我们首先根据中国汽车牌照的特点设计了一个改进的大陆。
注册字符分割算法
在分类器的学习阶段,类之间的相似性很高,所以
诸如过度剪切字符之类的因素会妨碍区分被识别为“2”和“Z”,“浙江”和“香”等字符的难度。
我们提出了一种基于改进的邻域清理算法来清理字符图像数据集的方法,该算法难以识别。
清除与文本对应的样本数据集,并删除可能导致分类错误的训练样本。
在训练角色模板之后,实验表明所提出的方法改善了分类器的性能。
此外,本文件还为系统的响应性能设计了两个实时基础,以满足车牌识别系统的要求。
车牌识别系统解决方案采用多线程技术,采用动态线程池技术解决系统响应速度带来的问题
由于图像读取速度慢,以及图像中不同时间段的印版数量导致帧丢失
它不仅在单个图像处理速度方面存在问题,而且还提高了实时响应性。
本文介绍了该软件。
开发过程执行车牌识别系统的设计和实现,执行黑盒测试,最后
软件实施的效果
实验表明,本文档设计的方案提高了系统的响应速度。
关键词:车牌字符提取,数据清理技术,车牌识别系统,多线程技术,线程集
硕士论文来自重庆大学
II
英文摘要
摘要
生成IntelligentTransportSystem(ITS)以解决交通问题。
环境污染资源
它是集成技术技术的一部分。
各种领域,如计算机科学,数字图像处理,模式识别
人工智能
它提高了运输效率,降低了办公性能。
最小的事故,能源消耗和污染预防
智能管理自动流量
LicensePlateRecognitionSystem(LPR)
这是必需的部分。
软件模块主模块:车牌位置,
表征注册许可和意识
LPR被广泛使用