基于小波變換與支持向量機(jī)的車牌識(shí)別的中期報(bào)告

基于小波變換與支持向量機(jī)的車牌識(shí)別的中期報(bào)告一、研究背景隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，交通事故的增加已經(jīng)成為了威脅人們安全的主要問題之一。為了有效地解決這些問題，車輛的自動(dòng)化駕駛成為了當(dāng)前的熱點(diǎn)研究領(lǐng)域。在車輛自動(dòng)化駕駛過程中，車牌識(shí)別是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)。車牌識(shí)別技術(shù)可以用于車輛道路監(jiān)控、交通違規(guī)處理、車輛追蹤等領(lǐng)域。因此，車牌識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用具有廣闊的前景。車牌識(shí)別技術(shù)是基于圖像識(shí)別技術(shù)的一種，在過去幾十年中，圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)取得了重大進(jìn)展。在車牌識(shí)別方面，有很多算法可以用于車牌識(shí)別。其中，基于深度學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別算法是目前最有效的一種。然而，基于深度學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別算法需要大量的計(jì)算資源，并且需要更多的樣本數(shù)據(jù)，這對(duì)于普通研究人員來說是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。因此，基于小波變換與支持向量機(jī)的車牌識(shí)別方法被提出。二、研究?jī)?nèi)容本文將研究基于小波變換與支持向量機(jī)的車牌識(shí)別方法。具體來說，本文的主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：1、車牌檢測(cè)：本文將采用Haar特征級(jí)聯(lián)分類器對(duì)圖像進(jìn)行分類，以確定車牌位置。2、車牌字符分割：在車牌檢測(cè)之后，本文將使用小波變換來處理車牌圖像，并將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像。然后，使用Otsu算法對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理。通過對(duì)二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，可以得到一個(gè)包含車牌字符的二值圖像。3、特征提?。罕疚膶⑹褂弥С窒蛄繖C(jī)對(duì)特征進(jìn)行篩選，并選取能夠有效區(qū)分不同車牌字符的特征進(jìn)行特征提取。4、字符識(shí)別：本文將使用支持向量機(jī)來對(duì)車牌字符進(jìn)行識(shí)別，并使用交叉驗(yàn)證來評(píng)估算法的準(zhǔn)確度。三、研究意義本文的研究意義主要有以下幾個(gè)方面：1、針對(duì)深度學(xué)習(xí)算法需要大量的計(jì)算資源這一瓶頸問題，本文提出了一種基于小波變換與支持向量機(jī)的車牌識(shí)別方法，其具有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率且不需要大量的計(jì)算資源。2、本文將使用Haar特征級(jí)聯(lián)分類器進(jìn)行車牌檢測(cè)，利用Otsu算法對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，采用支持向量機(jī)進(jìn)行特征提取和字符識(shí)別，這三個(gè)算法的結(jié)合使得識(shí)別結(jié)果更加準(zhǔn)確。3、本文將提高車牌字符的識(shí)別精度，并可應(yīng)用于車輛道路監(jiān)控、交通違規(guī)處理、車輛追蹤等領(lǐng)域。四、研究計(jì)劃本文的研究計(jì)劃主要包括以下幾個(gè)步驟：1、車牌檢測(cè)：使用Haar特征級(jí)聯(lián)分類器對(duì)圖像進(jìn)行分類，判斷是否為車牌。2、車牌字符分割：利用小波變換來處理車牌圖像，并將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像。然后，使用Otsu算法對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，通過對(duì)二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，得到一個(gè)包含車牌字符的二值圖像。3、特征提取：使用支持向量機(jī)對(duì)特征進(jìn)行篩選，并選取能夠有效區(qū)分不同車牌字符的特征進(jìn)行特征提取。4、字符識(shí)別：使用支持向量機(jī)來對(duì)車牌字符進(jìn)行識(shí)別，并使用交叉驗(yàn)證來評(píng)估算法的準(zhǔn)確度。5、實(shí)驗(yàn)分析：對(duì)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，比較不同算法的識(shí)別準(zhǔn)確率及其優(yōu)劣。六、研究成果本文的研究成果主要包括以下幾個(gè)方面：1、針對(duì)深度學(xué)習(xí)算法需要大量計(jì)算資源的問題，提出了一種基于小波變換與支持向量機(jī)的車牌識(shí)別方法，其在具有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率的同時(shí)，也具有