基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車牌識別的研究.pdf

1、車牌識別系統(tǒng)、(License Plate Recognition System,LPRS)是智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transport System,ITS)一個重要組成部分。隨著我國經(jīng)濟的飛速發(fā)展,汽車的總量也大幅度增加,汽車在給人們帶來方便的同時,也出現(xiàn)了很多問題,所以LPRS的研究也顯得越來越重要。LPRS應(yīng)用十分廣泛,例如失竊車輛偵查、不停車?yán)U費、城市道路監(jiān)控、違章車輛管理、停車場管理、部分重要部門內(nèi)部車輛識別等

2、等。隨著ITS的日益普及,研究更為穩(wěn)定、快速、準(zhǔn)確的車牌識別技術(shù)具有巨大的實用意義和社會價值。
　　 本文通過對改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行研究并應(yīng)用于車牌識別,闡述了車牌識別的全過程,并且對漢字字符特征的提取方法進行改進,最后根據(jù)實驗結(jié)果證明了該方法對于以往識別系統(tǒng)的識別效果有一定的改善。
　　 車牌識別系統(tǒng)主要包含車牌定位、車牌分割、字符識別三個組成部分,本文工作也主要針對以上三個部分進行。
　　 1、車牌定位:首

3、先對人們提出的車牌定位方法進行總結(jié)分類,對車牌的特征進行分析,對圖像灰度化效果不好的圖片進行灰度拉伸,試驗各種微分算子對圖像進行邊緣檢測,經(jīng)對比分析確定選用sobel算子,對邊緣檢測圖像進行形態(tài)學(xué)處理。根據(jù)車牌的每一行、每一列的黑色像素總數(shù)來提取車牌的具體位置,對于部分難以提取的車牌,論述了基于顏色的車牌提取技術(shù)。
　　 2、車牌分割:在車牌分割部分中,詳細(xì)介紹了目前圖像分割中的各種技術(shù),然后對與之前提取的車牌進行二值化處理,車

4、牌背景色的統(tǒng)一,車牌的傾斜校正、去除邊框等圖像的預(yù)處理,然后將字符圖像分割提取出來并進行歸一化處理。
　　 3、字符識別:識別部分首先論述了車牌字符識別相對于其它字符識別技術(shù)的特殊性,并對字符的特征進行提取,針對于漢字與字母和數(shù)字在結(jié)構(gòu)上的不同,提出了兩種字符特征提取方法。詳細(xì)描述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法與改進,并且基于改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對漢字、大寫字母、大寫字母加數(shù)字進行識別。
　　 經(jīng)試驗證明,本文提出的方法具有較好