基于云平臺(tái)的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁(yè)
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1、隨著智能交通事業(yè)的快速發(fā)展,交通監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng),傳統(tǒng)的監(jiān)控識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)無(wú)法滿足海量高清圖像和視頻數(shù)據(jù)的高速處理需求。針對(duì)該問(wèn)題,本文綜合運(yùn)用開(kāi)源云計(jì)算平臺(tái)、車(chē)牌識(shí)別技術(shù)和視頻處理技術(shù),設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于云平臺(tái)的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該系統(tǒng)與傳統(tǒng)單機(jī)系統(tǒng)相比,具有更強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力和更高的計(jì)算效率。論文主要工作內(nèi)容如下:
  (1)Hadoop云平臺(tái)的研究、搭建及性能優(yōu)化。為實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分布式處理,本文在深入學(xué)習(xí)Hadoo

2、p云平臺(tái)的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究了MapReduce框架的工作原理和實(shí)現(xiàn)方法,并在4臺(tái)計(jì)算機(jī)上搭建了Hadoop云平臺(tái);深入分析了平臺(tái)的配置參數(shù),給出了優(yōu)化配置方案,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,Hadoop平臺(tái)經(jīng)過(guò)優(yōu)化后,圖像處理速度提升了4倍,視頻處理速度提升了1/4。
 ?。?)車(chē)牌識(shí)別算法的仿真與分析。本文對(duì)車(chē)牌定位、字符分割、字符識(shí)別三部分的算法做了介紹,設(shè)計(jì)了一套完整的識(shí)別流程,并對(duì)流程中選用的算法做了詳細(xì)分析和仿真驗(yàn)證。
 ?。?)

3、分布式處理模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。本文擴(kuò)展了Hadoop的數(shù)據(jù)類型,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)功能模塊:1、基于MapReduce的圖像識(shí)別模塊,包括車(chē)牌號(hào)識(shí)別和圖像拍攝信息提取功能;2、基于MapReduce的視頻識(shí)別模塊,包括視頻自動(dòng)分割、幀提取、車(chē)牌號(hào)識(shí)別以及時(shí)間定位功能。其中,針對(duì)單機(jī)系統(tǒng)處理效率不高的問(wèn)題,分別設(shè)計(jì)了一種分布式圖像識(shí)別方法和一種分布式視頻幀提取方法,有效提高了系統(tǒng)的整體計(jì)算能力;針對(duì)視頻人工檢索效率低下的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種視頻時(shí)間

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