鐵路客票自動識別技術(shù)的研究.pdf

1、隨著計算機科學(xué)的迅速發(fā)展，模式識別與數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、國防、交通、科研等領(lǐng)域，是國內(nèi)外研究和開發(fā)應(yīng)用的熱點之一。 鐵路客票自動識別是實現(xiàn)鐵路驗檢票工作自動化管理的前提。針對鐵路企業(yè)的運營現(xiàn)狀，目前鐵路客票自動驗檢票系統(tǒng)是基于條碼掃描器設(shè)計的自動裝置。但是，由于受到客票印刷質(zhì)量、票面人為污損和系統(tǒng)設(shè)計中軟硬件的限制，目前尚未能在鐵路運營實際中得到應(yīng)用。于是，深入研究能夠符合鐵路運營現(xiàn)狀，適合實際應(yīng)用的高可

2、靠性鐵路客票自動識別系統(tǒng)，是當前必要而且迫切的任務(wù)。 對于現(xiàn)在使用的打印客票，我們提出了面向數(shù)字圖像處理、模式識別和自動控制的高可靠性鐵路客票自動識別系統(tǒng)。課題涉及圖像分割、匹配、字符識別等方面的熱點問題，研究的目的在于找出適合鐵路企業(yè)運營現(xiàn)狀的可靠和有效的算法實現(xiàn)鐵路客票的自動識別。 鐵路客票自動識別系統(tǒng)有幾個主要的環(huán)節(jié)：鐵路客票票號分割，客票票號字符識別，客票條碼分割識別以及進站控制端。本文主要研究客票的高可靠性自動

3、識別技術(shù)，首先介紹了自動識別技術(shù)中的幾個主要研究方向，然后針對客票識別的實際問題進行了深入研究。 課題的主要研究內(nèi)容以及創(chuàng)新點可以概括如下： 在灰度圖像的處理基礎(chǔ)上研究了灰度圖像的預(yù)處理方法：直方圖均衡、圖像濾波、圖像二值化、字符歸一化等實驗。 針對客票的灰度圖像中相近的灰度值較多，而且雜影非常豐富(固有的花紋、鐵路字符立體紋)采用一般的處理方法難以有效地獨立分割出票號的問題，分別研究了灰度圖像中的分割方法和彩色

4、圖像的 HSI，空間變換處理方法，并且提出基于離散KL變換和形態(tài)學(xué)處理的彩色客票的處理方法，實驗結(jié)果表明這種算法對鐵路客票票號的分割十分有效。 在鐵路客票票號字符的識別中研究了模板相關(guān)匹配算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別算法。在模板相關(guān)匹配中做出了大量的分析，并針對性地進行了相應(yīng)修改，以提高相關(guān)匹配的速度；在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別算法中，引入了改進的粒子群優(yōu)化算法，優(yōu)化初始BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置，將粒子群優(yōu)化的全局最優(yōu)搜索和BP網(wǎng)絡(luò)的局部最優(yōu)搜索特