导读:本文包含了车牌分割论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:车牌,字符,卷积,形态学,神经网络,直方图,模式。
车牌分割论文文献综述
徐云静,卢书芳,张元鸣,高飞[1]（2019）在《面向质量退化的车牌字符分割方法》一文中研究指出为克服字符分割方法应对质量退化车牌时存在的鲁棒性差、效率低等不足,提出质量退化车牌字符分割方法。给出单行车牌结构特征的形式化表达;采用投影法实现字符粗分割,提出粘连字符的判断准则及去除粘连算法;给出单行车牌结构模式的定义及其求解算法,提出断裂字符和粘连字符恢复方法;给出误检和缺失字符位置推算方法。实验结果表明,该方法可有效处理因质量退化导致的车牌字符粘连、断裂、缺失等问题,在车牌字符分割精准度上有良好的表现。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年11期）
邓运生,郑晨霞,尹安[2]（2019）在《车牌定位和字符分割方法对比研究及实现》一文中研究指出随着智慧型城市建设的深入推进,智能交通在其中扮演了重要角色,车牌识别系统作为智能交通领域的重要组成部分被广泛采用.该系统包括了车牌图像预处理、车牌定位、字符分割和车牌识别四个环节,其中车牌定位和字符分割是重要的两项技术.本文对车牌定位和字符分割进行了研究,提出基于Lab空间和车牌形态特征相结合的优化方法,实验结果表明:此方法能够准确快速地定位出车牌区域,同时对字符分割方法进行了对比仿真研究.(本文来源于《兰州文理学院学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
佳和[3]（2019）在《离婚时，车辆车牌分割的那些事儿》一文中研究指出车辆在法律上属于特殊的动产，在夫妻财产关系中，它也是价值不菲的财产形式。除了车辆本身，车牌也存在一定的价值。以上海为例，车牌的获取有时比购车还要困难。那么在离婚时，车牌和车辆该怎么分呢？离婚时，车辆一般怎么分？离婚时，对车辆的分割若不能达(本文来源于《中国妇女报》期刊2019-10-23）
苏博妮[4]（2019）在《基于颜色和垂直投影的车牌定位与字符分割》一文中研究指出提出了一种基于颜色和投影技术的车牌定位及字符分割方法,首先将车辆图像转换到HSV颜色空间,利用车牌区域的颜色特征进行车牌区域定位,然后利用randon变换对车牌图像进行倾斜校正,最后利用垂直投影法结合字符宽度完成字符分割,为下一步进行字符识别奠定基础.(本文来源于《四川文理学院学报》期刊2019年05期）
赵汉理,刘俊如,姜磊,沈建冰,胡明晓[5]（2019）在《基于卷积神经网络的双行车牌分割算法》一文中研究指出随着智能化交通的迅速发展,自动车牌识别技术不断提高.现有大多数车牌识别技术能较好识别单行车牌字符信息,但双行车牌识别准确率较低且支持中文双行车牌的识别算法更少.为了有效地将原本仅支持单行车牌识别的算法扩展到双行车牌识别,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的双行车牌分割算法,首先利用CNN提取车牌图像特征;然后利用特征训练多标签分类模型,将双行车牌分割为2个单行车牌.文中还构建了一个包含20多万幅中国车牌图像的数据集.基于此数据集的实验结果表明,文中算法对双行车牌自动分割准确率较高,有效地提高了双行车牌识别准确率.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年08期）
黄岳锐,黄楷佳[6]（2019）在《基于图像处理的车牌识别与字符分割及MATLAB实现》一文中研究指出实现车牌识别与字符分割,需要进行图像预处理、车牌区域分割、车牌字符分割和数据库字符匹配等操作。基于MATLAB软件,在图像预处理方面,调整图像大小后获取其B分量图;在车牌区域分割方面,利用Ostu法获取阀值后转化为二值图,然后形态学处理去除小面积的区域,再利用Regionprops函数获取二值图上值为1的区域左上坐标,可得到车牌区域;在车牌字符分割方面,将车牌区域图像转化为二值图,闭运算连接字符间的间隙,再利用Regionprops函数实现字符分割。(本文来源于《内蒙古科技与经济》期刊2019年10期）
刘俊如[7]（2019）在《基于卷积神经网络的双行车牌分割与识别算法》一文中研究指出车牌自动识别系统用于识别数字车牌图像中出现的不同字符。该技术主要包括叁个重要的步骤:车牌定位、车牌分割、车牌识别。自动车牌识别技术在智能化交通系统、无人看守停车场等领域应用非常广泛,具有很实际的研究意义和应用价值。目前研究带有中文字符的双行车牌识别算法较少且识别准确率不高,为了将单行车牌识别算法扩展到带有中文字符的双行车牌识别应用中,本文设计出一个基于卷积神经网络的双行车牌分割算法,能够自动地将双行车牌图像分割成两个单行车牌图像。此算法使用卷积神经网络得到车牌图像的高维特征并使用高维特征做分类任务,如果预测车牌类别是单行类型则不做任何处理,如果预测车牌类别是双行类型,则进一步计算出分割线以将双行车牌分割成两个单行车牌。最后,利用卷积循环神经网络结构模型有效地识别出车牌的字符信息。本文提出的双行车牌分割算法自动地将带有中文字符、数字、字母的车牌分成两类并将双行车牌分割成上下两行单行车牌,支持直接使用现有的单行车牌识别算法来识别车牌字符信息。车牌分割和车牌字符识别的实验对比结果表明本文算法能够有效地改善带有中文字符的双行车牌识别准确率,对于光照条件较差和字符信息较模糊等图片质量不佳的车牌也能够获得较好的结果。并且,本文算法基于卷积神经网络进行训练和运算,能够充分发挥GPU并行计算优势,大大提高算法的执行效率。(本文来源于《温州大学》期刊2019-05-27）
阿萨（Asad,Khan）[8]（2019）在《基于彩色图像检测的车牌自动分割与识别》一文中研究指出在我们的日常生活中,客运和货运都离不开车辆。自动车牌分割与识别(AVLPSR)技术是智能交通系统(ITS)的关键技术之一。目前,AVLPSR技术已广泛应用于停车场、自动收费、门禁、交通执法、过境管制、交通监控等多种现实应用场景,并且在各个领域都取得了良好的效果。中国标准车牌有多种类型,车牌的构成涉及38个汉字、24个大写英文字母(字母O和I除外)和1 0个数字(临时车牌除外)。AVLPSR方法可以利用图像处理技术车辆图像来检测车牌信息。在AVLPSR技术中,最重要也是最困难的一步是对车牌信息的分割,分割的准确度将直接影响到识别的结果。图像中一些干扰因素如灰尘、雨水、不适当的照明、雾和昏暗的光线条件等,将会使识别工作更加困难。在车牌图像识别车牌中,车牌分割法是从车牌中提取重要数据的一种方法。汽车牌照图像的自动识别是汽车牌照应用领域面临的挑战,主要难点在于颜色、字体、尺寸遮挡、位置和不同车牌种类等因素。本文的研究工作主要集中在对中国汽车牌照的检测、分割和识别。AVLPSR的主要过程分为叁个步骤:车牌检测、字符分割和字符识别。本文提出了一种简单的车牌检测算法利用局部二值模式直方图(LBPH)进行车牌检测,并取得了理想的检测结果。针对分割问题,提出了连通分量(CC)算法。所提出的算法有两个特点。第一,如果车牌汉字是一个结构,该算法将车牌分割为八个字符,因为中国标准车牌有八个字符,大部分是一个汉字、两个或者叁个英文字母、叁个或者四个数字和一个位于第叁位的点。其次,如果汉字有多个结构,则该算法将这些结构合并为一个部分。该算法对所有字符,尤其是汉字,都有很好的效果。车牌识别采用了支持向量机(SVM)原理。研究结果表明,车牌检测和分割方法在准确性和性能上都有较好的表现,识别的准确率为96.7%。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-08）
朱麟[9]（2018）在《车牌字符分割算法的研究比较》一文中研究指出本文提出了一种基于形态学和分形几何的车牌字符分割算法,首先采用差分盒维数算法估算车牌图像的分形维数并进行二值化处理,然后运用数学形态学方法突出车牌字符特征;最后结合先验知识对分割出的字符进行筛选,从而得到正确的车牌分割字符。该算法有效地提取了车牌字符信息,具有良好的分割效果。(本文来源于《内燃机与配件》期刊2018年22期）
田枥文,齐文琴,李欢[10]（2018）在《基于形态学和HSV分离蓝色区域的车牌分割技术》一文中研究指出车辆日常生活中越来越重要,自动化管理停车场迫在眉睫。在实现车牌识别中,最重要的步骤就是切割几个字符。文章基于形态学和hsv分离蓝色区域,并使用Open CV来切割图片,达到最后切割的目的。(本文来源于《无线互联科技》期刊2018年18期）
车牌分割论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着智慧型城市建设的深入推进,智能交通在其中扮演了重要角色,车牌识别系统作为智能交通领域的重要组成部分被广泛采用.该系统包括了车牌图像预处理、车牌定位、字符分割和车牌识别四个环节,其中车牌定位和字符分割是重要的两项技术.本文对车牌定位和字符分割进行了研究,提出基于Lab空间和车牌形态特征相结合的优化方法,实验结果表明:此方法能够准确快速地定位出车牌区域,同时对字符分割方法进行了对比仿真研究.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
车牌分割论文参考文献
[1].徐云静,卢书芳,张元鸣,高飞.面向质量退化的车牌字符分割方法[J].计算机工程与设计.2019
[2].邓运生,郑晨霞,尹安.车牌定位和字符分割方法对比研究及实现[J].兰州文理学院学报(自然科学版).2019
[3].佳和.离婚时，车辆车牌分割的那些事儿[N].中国妇女报.2019
[4].苏博妮.基于颜色和垂直投影的车牌定位与字符分割[J].四川文理学院学报.2019
[5].赵汉理,刘俊如,姜磊,沈建冰,胡明晓.基于卷积神经网络的双行车牌分割算法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[6].黄岳锐,黄楷佳.基于图像处理的车牌识别与字符分割及MATLAB实现[J].内蒙古科技与经济.2019
[7].刘俊如.基于卷积神经网络的双行车牌分割与识别算法[D].温州大学.2019
[8].阿萨（Asad,Khan）.基于彩色图像检测的车牌自动分割与识别[D].北京邮电大学.2019
[9].朱麟.车牌字符分割算法的研究比较[J].内燃机与配件.2018
[10].田枥文,齐文琴,李欢.基于形态学和HSV分离蓝色区域的车牌分割技术[J].无线互联科技.2018
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