摘要:由于鐵路貨車在戶外行駛過程中貨車車牌區(qū)域受風吹雨打?qū)е仑涇囓囂栕R別區(qū)域有許多污漬，再加上鐵路貨車車號區(qū)域的車號牌號是人工粉刷上去的，而且在人工粉刷過程中難免會出現(xiàn)失誤等因素，導(dǎo)致車牌區(qū)域有斷裂和黏連的情況出現(xiàn)，給識別過程中造成了巨大影響。所以基于圖像的鐵路貨車識別的應(yīng)用不是很廣泛。但是相關(guān)技術(shù)通過實踐的推移也開始慢慢的成熟，在各個領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越廣泛。本文對鐵路貨車車號的有關(guān)算法進行了學習和研究。本文對國內(nèi)外的圖像識別算法進行了學習和研究，結(jié)合中國車號牌和鐵路貨車車牌號的特點研究了一種適合鐵路貨車車號的識別系統(tǒng)。

本文重點介紹了貨車車號中出現(xiàn)的斷裂和黏連等現(xiàn)象進行了分割的算法，在對獲取的照片進行圖像的預(yù)處理算法和車牌號區(qū)域定位算法進行處理，隨后借助BP網(wǎng)絡(luò)來完成對學習效果的識別以得到更好的識別效率。

關(guān)鍵詞：鐵路貨車車號；符號分割；特征提取；字符識別

目錄

摘要

Abstract

1 引言-1

2 鐵路貨車車號識別的分類-2

2.1 基于射頻的貨車車號識別-2

2.2 基于圖像處理的貨車車號的識別-2

3 鐵路貨車車號的預(yù)處理-3

3.1 鐵路貨車車號區(qū)域的定位-3

3.1.1 基于邊緣檢測的車號區(qū)域定位-3

3.1.2基于數(shù)學形態(tài)學的車號區(qū)域定位-4

3.2 圖像的二值化方法-6

3.2.1 Otsu二值化方法-6

3.2.2最大熵法-7

3.3本章小結(jié)-8

4 鐵路貨車車號的字符分割-10

4.1 黏連字符的分割-10

4.1.1基于投影分析分割-11

4.1.2最短路徑分割-11

4.1.3基于識別的分割方法-12

4.2 斷裂字符的分割-12

4.2.1 分割搜索樹算法-12

4.2.2 基于弧特征的車號分割-13

4.3 本文的字符分割算法-13

4.4 本章小結(jié)-14

5 鐵路貨車車號字符的識別-15

5.1車號字符的識別-15

5.1.1模式匹配-15

5.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-16

5.2本章小結(jié)-19

結(jié)    論-20

參 考 文 獻-21

附錄A 識別截圖-22

附錄B 程序源碼-26

致    謝-33