系統識別號 | U0002-1609201914505200 |
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DOI | 10.6846/TKU.2019.00469 |
論文名稱(中文) | 基於樹莓派與深度學習實現車牌辨識系統之研究 |
論文名稱(英文) | A Study of License Plate Recognition Based on Raspberry Pi and Deep Learning |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 資訊工程學系碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Computer Science and Information Engineering |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 107 |
學期 | 2 |
出版年 | 108 |
研究生(中文) | 吳悠 |
研究生(英文) | Yu Wu |
學號 | 604410737 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2019-07-18 |
論文頁數 | 58頁 |
口試委員 |
指導教授
-
洪文斌(horng@mail.tku.edu.tw)
委員 - 彭建文 委員 - 范俊海 |
關鍵字(中) |
車牌辨識 CNN OpenCV |
關鍵字(英) |
License Plate Recognition CNN OpenCV |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
本論文使用樹莓派搭配OpenCV與CNN研究製作辨識台灣新式與舊式兩種的車牌辨識系統,透過OpenCV進行車牌影像前處理成功定位車牌與分割字元後,使用CNN將分割好的字元執行訓練,最後將要辨識的新式與舊式車牌同樣進行前處理並運用訓練好的CNN模組做辨識,於事先連接好的顯示器就可直觀得到車牌的辨識結果。本論文所開發的車牌辨識系統的適用於靜態的車牌影像,由於體積小方便攜帶與不佔空間的特性使其容易擴充與安置於各種環境,而訓練與測試影像的辨識正確率分別為99.87%與99.99%,足以證明卷積神經網路是一個很好的學習與辨識車牌中不同字體的模型。 |
英文摘要 |
This paper uses the Raspberry Pi with OpenCV and CNN to study and identify the new and old license plate recognition systems in Taiwan. After the license plate image pre-processing is successfully performed by OpenCV, the license plate and the segmentation characters are successfully located, and the segmented characters are executed using CNN. Finally, the new and old license plates to be identified are also pre-processed and trained using the trained CNN module. The connected display can intuitively obtain the identification result of the license plate. The license plate recognition system developed in this paper is suitable for static license plate images. Due to its small size, easy to carry and space-saving features, it is easy to expand and settle in various environments, and the recognition accuracy of training and test images is 98.77% and 99.99%, respectively, which is enough to prove that convolutional neural networks are a good model for learning and recognizing different fonts in license plates |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 第一章 緒論 1 1.1前言 1 1.2研究動機與目的 2 1.3研究方法 2 1.4論文架構 3 第二章 文獻探討 4 2.1嵌入式車牌辨識系統製作 4 2.2以OpenCV實現車牌辨識系統 5 2.3 雙規格車牌辨識系統之實作 6 2.4多規格車牌邊是系統之設計與實作 7 2.5植基於卷積神經網路之高效能車牌辨識系統 8 第三章 相關研究 9 3.1台灣車牌特性與規格 9 3.2樹莓派 11 3.3 OpenCV 12 3.4深度學習 13 3.5 CNN 14 第四章 系統架構設計 15 4.1影像前處理 15 4.1.1讀取灰階影像 16 4.1.2高斯平滑 17 4.1.3邊緣偵測 18 4.1.4二值化、閉運算與車牌定位 19 4.1.5字元切割與正規化 21 4.1.6旋轉 23 4.2 CNN模組訓練 24 4.3車牌辨識 25 4.4車牌樣本進階處理方法 26 第五章 系統實作與結果討論 27 5.1 車牌辨識系統實作流程圖 27 5.2 實驗設備與樣本環境 28 5.3 車牌前處理 33 5.4 CNN訓練模組最佳化 34 5.4.1 單一舊車牌訓練 35 5.4.2 新舊車牌混和7:3訓練 37 5.4.3 新舊車牌亂數混和同時縮小字元樣本 39 5.4.4 保留原尺寸並去除問題字元 41 5.5 辨識結果 44 第六章 結論與未來展望 49 6.1結論 49 6.2未來展望 49 參考文獻 50 附錄: 英文論文 53 圖目錄 圖3.2-1 樹莓派與學生證大小對比 11 圖3.3-1 使用OpenCV將影像灰階、高斯平滑、邊緣偵測 12 圖3.4-1 深度學習神經網路架構圖 13 圖3.5-1 CNN架構圖 14 圖4.1-1彩色影像轉灰階 16 圖4.1-2 灰階影像做高斯平滑 17 圖4.1-3 使用Sobel找尋垂直與水平邊緣的差別 18 圖4.1-4兩種二值化與互相做AND運算的影像結果 20 圖4.1-5車牌定位前處理 21 圖4.1-6車牌文字分割 21 圖4.1-7 新舊車牌文字分割完的樣本整理 22 圖4.1-8車牌旋轉校正 23 圖4.1-9 車牌樣本正逆時針旋轉3次增加樣本數 23 圖4.3-1車牌辨識系統硬體執行流程 25 圖5.1-1車牌辨識系統實作流程圖 27 圖5.3-1 前處理後樣本收集成果 33 圖5.4-1 CNN模組最佳化流程圖 34 圖5.4-2 單一舊車牌訓練執行結果 35 圖5.4-3新舊車牌混和7:3訓練結果 37 圖5.4-4 新舊車牌亂數混合大張字元樣本訓練結果 39 圖5.4-5 新舊車牌亂數混合小張字元樣本訓練結果 40 圖5.4-6保留原尺寸並去除問題字元訓練結果 42 表目錄 表4.2-1 本論文CNN模組使用的參數表 24 表5.2-1樹莓派2B與3B的規格比較表 29 表5.4-1 單一舊車牌訓練資料表 36 表5-4-2新舊車牌混和7:3訓練資料整理表 38 表5-4-3新舊車牌亂數混和大張字元樣本訓練資料整理表 40 表5-4-4新舊車牌亂數混合小張字元樣本訓練資料整理表 41 表5-4-5保留原尺寸並去除問題字元訓練資料整理表 43 |
參考文獻 |
中文論文 [1] 郭冠呈,以OpenCV實現車牌辨識系統,國立彰化師範大學電子工程學系,2015。 [2] 曹景翔,嵌入式車牌辨識系統製作,健行科技大學,2016。 [3] 藍浩恩,雙規格車牌辨識系統之實作,國立臺灣海洋大學,2013。 [4] 廖偉銘,多規格車牌辨識系統之設計與實作,國立臺灣海洋大學,2014。 [5] 林永鑫,植基於卷積神經網路之高效能車牌辨識系統,國立臺灣師範大學,2016。 英文論文 [6] Alegria, F. and Girao, P. S. (2006), “Vehicle Plate Recognition for Wireless Traffic Control and Law Enforcement System,”IEEE International Conference on Industrial Technology, pp. 1800-1804. [7] Cho, B. K., Ryu, S. H., Shin, D. R., and Jung, J. I. (2011), “License Plate Extraction Method for Identification of Vehicle Violations at a Railway Level Crossing,”International Journal of Automotive Technology, Vol. 12, No. 2, pp. 281-289. [8] Du, S., Ibranhim, M., Shehata, M., and Badawy, W.(2013), “Automatic License Plate Recognition (ALPR): A State-of-the-Art Review,”IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 23, No. 2, pp. 311-325. [9] Kanayama, K, Fujikawa, Y., Fujimoto K., and Horino, M. (1991), “Development of Vehicle-License Number Recognition System Using Real-Time Image Processing and its Application to Travel-Time Measurement,”41st IEEE Vehicular Technology Conference, pp. 798-804. [10] Lin, C. H., Lin, Y. S., and Liu, W. C. (2018), “An Efficient License Plate Recognition System Using Convolution Neural Networks,” IEEE International Conference on Applied System Innovation, pp. 13-17. 其他 [11] 交通部公路總局: https://www.thb.gov.tw/ [12] 程式好好玩,[Python+OpenCV] 灰階、模糊、邊緣檢測: https://dotblogs.com.tw/coding4fun/2017/11/09/125723 [13] 阿洲程式教學,OpenCV教學: http://monkeycoding.com/?page_id=12 [14] 雞雞與兔兔的工程世界,[機器學習 ML NOTE]Convolution Neural Network 卷積神經網路: https://is.gd/M7hdXX [15] 維基百科-樹莓派: https://zh.wikipedia.org/wiki/树莓派 [16] 維基百科-OpenCV: https://zh.wikipedia.org/wiki/OpenCV [17] 維基百科-深度學習: https://zh.wikipedia.org/wiki/深度学习 [18] Sobel邊緣檢測算法:https://blog.csdn.net/tianhai110/article/details/5663756 [19] 張元翔(2016)。《Raspberry Pi嵌入式系統入門與應用實作》。台北市:碁峰資訊股份有限公司。 [20] 張平(2017)。《OpenCV算法精解》。北京市:電子工業出版社。 |
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