一篇有关车牌字符分割的论文下载

weixin_39820535 2019-10-19 02:00:14

这是一篇有关车牌字符分割的硕士论文，内容还可以,希望对初学者能有所帮助~~
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这是一篇有关车牌字符分割的硕士论文，内容还可以,希望对初学者能有所帮助~~

关于车牌字符分割方法研究与实现的一篇论文，在车牌识别方面的字符分割算法有一些描述

在无人驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。YOLOv5是目前流行的非常强悍的目标检测技术。本项目以中国交通标志数据集TT100K为训练对象，采用YOLOv5目标检测方法实现实时交通标志识别。本课程的YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5，分别在Windows和Ubuntu系统上做中国交通标志识别的项目演示。具体项目过程包括：安装软件环境、安装YOLOv5、TT100K数据集及格式转换、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。本课程会讲述使用Python程序将TT100K数据集的格式转换成PASCAL VOC格式和YOLO格式的方法，并提供相应代码。

该文献是一篇很优秀的车牌字符分割算法的硕士学位论文，对研究车牌识别和字符分割的工作人员和在校学生都有很大的参考价值。车牌字符分割首先，对定位后的彩色车牌图像进灰度化、二值化、统一背景处理：再平滑含有噪声干扰的车牌图像，对倾斜的车牌图像进行倾斜矫正处理，去除车牌的边框；然后采用连通域和投影相结合的车牌字符分割算法对车牌图像进行分割，提取出单个的车牌字符；最后对其进行归一化处理，统一各个字符的大小。并细化字符，提取每个字符的骨架，为后面单个字符识别中的字符特征提取做准备。

复杂背景下车牌定位与字符分割方法研究，一篇很好的论文。

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