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车牌自动定位与识别系统设计与实现

范海燕  
【摘要】:随着国民经济和交通现代化的发展,车牌自动识别技术LPR(License Plate Recognition)作为智能交通的有效管理手段在交通检测屮得到了很广泛地应用。在车牌自动识别技术中,主要包括车牌定位、字符切割和字符识别等技术。本文针对车牌识别的各种技术进行了深入的研究,本文的主要完成工作如下:研究了国内外车牌识别的研究现状,了解了车牌识别的研究成果。在图像的采集由于受到各种噪声的干扰,在预处理阶段,首先对采集的车牌进行灰度化,然后对图像进行去噪处理,并利用灰度拉伸和图像增强等技术手段,增强图像的有用信息,以便提高字符的识别率,最后对处理过的图像进行二值化,提高后期字符的识别效率。在车牌图像的定位时,结合小波变换的多分辨率分析的特性,和图像的水平以及垂直方向的投影,准确定定位车牌区域调整,同时利用运用数学形态学分割出车牌区域图像。在对字符分割时,结合国内车牌的标准,以及车牌图像定位时的图像的小波变换的高频子系数,利用其垂直投影法对整个车牌进行分割,逐一提取出待识别字符,并对分割出来的字符进行归一化,方便图像识别处理。最后在字符识别阶段,利用HU的七个不变矩提取字符特征。HU矩的旋转、缩放、平移不变性具有较好的鲁棒性,提取出的特征能够有效的表征车牌本质。而误差向后传播网络是一种非线性映射神经网络,通过输入层,隐层神经元,处理完成后想钱传播至输出层并得到处理结果,通过修改各个中间层的神经元的权值,逐步拟合减小误差,然后重新进行正向传播过程。如此反复迭代,直到误差小于预定阈值。本文利用HU个七个不变矩作为车牌识别输入,BP神经网络作为分类器,并且利用MATLAB和神经网络设计车牌识别系统对车牌进行自动识别,具有较高是识别率。


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