基于神经网络算法的汽车牌照自动识别系统设计
基于神经网络的车牌识别系统研究
基于神经网络的车牌识别系统研究一、概述随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术已成为现代交通管理领域的关键技术之一。
车牌识别系统能够实现对车辆信息的快速、准确获取，对于车辆管理、交通监控以及违章处理等方面具有重要意义。
传统的车牌识别方法往往受到光照、遮挡、污损等因素的干扰，导致识别效果不佳。
基于神经网络的车牌识别系统研究成为当前的研究热点。
神经网络作为一种模拟人脑神经网络的机器学习模型，具有强大的特征学习和分类能力。
随着深度学习技术的不断发展，神经网络在车牌识别领域的应用取得了显著进展。
基于神经网络的车牌识别系统通过训练大量的车牌图像数据，自动学习车牌字符的特征表示，从而实现对车牌信息的准确识别。
本文旨在研究基于神经网络的车牌识别系统，探讨神经网络在车牌识别中的应用方法和效果。
本文将对车牌识别技术的现状和发展趋势进行综述，分析传统车牌识别方法的局限性以及神经网络在车牌识别中的优势。
本文将详细介绍基于神经网络的车牌识别系统的构建过程，包括数据集的选择与处理、网络结构的设计与优化以及训练策略的制定等。
本文将通过实验验证基于神经网络的车牌识别系统的性能，并与其他方法进行对比分析，以验证本文提出方法的有效性和优越性。
通过对基于神经网络的车牌识别系统的研究，本文旨在为提高车牌识别的准确性和稳定性提供新的思路和方法，为智能交通系统的进一步发展提供技术支持。
1. 车牌识别系统的背景与意义随着城市化进程的加速和汽车保有量的持续增长，智能交通系统（ITS）的发展与应用变得日益重要。
车牌识别系统作为ITS的重要组成部分，具有广泛的应用场景和重要的社会意义。
从背景角度来看，传统的车牌识别方法往往依赖于图像处理技术和模式识别算法，但在实际应用中，这些方法常受到光照变化、车牌污损、拍摄角度等因素的干扰，导致识别准确率下降。
随着深度学习技术的快速发展，越来越多的研究者开始探索基于神经网络的车牌识别方法，以提高识别的准确性和鲁棒性。
基于神经网络的智能车牌识别系统设计与实现
基于神经网络的智能车牌识别系统设计与实现第一章绪论随着社会的不断发展，机动车数量的日益增多，车牌识别系统得到了极大的应用，车牌识别技术也应运而生。
车牌识别技术是指通过图像处理、模式识别等计算机技术对车辆的车牌进行自动识别和提取信息的过程。
车牌识别技术应用广泛，例如停车场出入口管理、高速公路收费系统、交通违法监测等领域。
本文将重点介绍基于神经网络的智能车牌识别系统的设计与实现。
第二章车牌识别技术研究综述车牌识别技术主要分为图像获取、车牌字符分割、字符识别以及后处理四个阶段。
其中，车牌字符分割和字符识别是关键技术。
2.1 图像获取图像获取是整个车牌识别系统的第一步，它决定了后续处理的精度。
图像获取常用的设备包括自然场景下的CCD相机、红外相机、雷达等。
2.2 车牌定位车牌定位通常使用图像处理技术，包括边缘检测、颜色过滤、形状检测等方法。
常用的车牌位置检测算法有基于颜色特征的算法、基于形状特征的算法等。
2.3 车牌字符分割车牌字符分割是车牌识别的核心，其目的是将车牌中的字符分离出来，以便后续字符识别。
车牌字符分割技术主要有基于直方图的算法、基于形态学算法、基于区域生长算法等。
2.4 字符识别字符识别是车牌识别过程的最后一步，其目的是对字符进行分类识别。
目前，常用的字符识别算法包括基于模板匹配的算法、基于特征匹配的算法、基于深度学习的算法等。
2.5 后处理后处理是指对车牌识别结果进行进一步处理，例如对识别结果的可信度进行评估、对异常情况进行处理、对多车牌识别结果的合并等。
第三章基于神经网络的智能车牌识别系统的设计与实现本文的智能车牌识别系统采用基于神经网络的深度学习算法，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
3.1 数据集准备为了进行训练，需要准备一个标注的车牌数据集。
本文使用了公共数据集CCPD-2019，该数据集包括了30万张车牌图像和对应的字符标注。
3.2 车牌定位本文采用YOLO（You Only Look Once）算法进行车牌定位，该算法是一种实时目标检测算法。
基于深度学习的车牌识别系统设计
基于深度学习的车牌识别系统设计随着智能交通系统的发展，车牌识别系统在道路交通管理中的重要性不断提升。
基于深度学习的车牌识别系统是目前最先进的识别技术之一，具有高精度和高效性的特点。
本文将介绍一种基于深度学习的车牌识别系统的设计思路。
首先，车牌识别系统的核心是深度学习模型。
深度学习模型是一种使用多层神经网络进行特征提取和分类的机器学习模型。
在车牌识别系统中，可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为深度学习模型。
CNN是一种专门用于图像识别任务的神经网络，通过多层卷积和池化操作提取图像的特征，并通过全连接层进行分类。
其次，车牌识别系统的数据集非常重要。
数据集应包含大量的车牌图片，涵盖不同类型和不同角度的车牌，以便训练模型并提高泛化能力。
数据集的标注应包括车牌的位置和车牌的文字内容。
可以通过手动标注或者使用自动化工具进行标注。
另外，数据集应包含一定比例的负样本，即非车牌的图像，以避免过拟合的问题。
然后，车牌识别系统的训练阶段需要进行数据预处理和模型训练。
在数据预处理阶段，可以对车牌图像进行裁剪、缩放、增强等操作，以提高模型的鲁棒性和性能。
在模型训练阶段，可以使用反向传播算法和梯度下降等优化方法对模型进行训练，通过最小化损失函数来优化模型参数。
训练过程可以使用GPU进行加速，以提高训练效率。
最后，在车牌识别系统的测试阶段，可以使用训练好的模型对新的车牌图像进行预测和识别。
预测结果可以通过与标注结果进行比较来评估模型的性能。
如果性能不达标，可以通过增加训练数据、调整模型参数等方法来改进系统性能。
除了以上主要内容，车牌识别系统还可以包括一些辅助功能和优化策略。
例如，可以使用多尺度检测来提高在不同距离和角度下的识别率；可以使用图像增强技术和数据扩充技术来增加数据样本，提高模型的鲁棒性；可以使用目标跟踪和定位算法来实现车牌的实时检测和识别等。
综上所述，基于深度学习的车牌识别系统设计包括深度学习模型的选择和训练、数据集的构建和预处理、系统的测试和改进等环节。
基于BP神经网络的车牌识别技术-车牌定位
为进一步提高识别精度,在确定车牌区域后，继续对车牌进行灰度 化、二值化、滤波、膨胀腐蚀等操作，实行第二次预处理，具体 方法与图像预处理所述基本相同。
if isrgb(I) I1 = rgb2gray(I); %将RGB图像转化为灰度图像 else I1=I； end g_max=double(max(max(I1))); g_min=double(min(min(I1))); T=round(g_max-(g_max-g_min)/3); % T 为二值化的阈值 [m,n]=size(I1);% d:二值图像 %h=graythresh(I1); I1=im2bw(I1,T/256); subplot(3,2,4); imshow(I1),title('二值化车牌图像');
BP神经网络实验报告
BP神经网络
BP (Back Propagation)神经网络，即误差反向传播算法的学 习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。 输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间 层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据 信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结 构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处输 出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的 反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正 各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传 播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神 经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减 少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。 BP神经网络的学习分两个阶段： （1）由前向后正向计算各隐层和输出层的输出 （2）由后向前误差反向传播以用于权值修正
基于深度卷积神经网络的车牌识别系统设计
基于深度卷积神经网络的车牌识别系统设计随着智能交通的发展，车辆的自动识别和自动管理成为人们关注的热点。
作为车辆识别的重要组成部分之一，车牌识别技术被广泛应用于停车场、高速公路、收费站等领域。
而基于深度卷积神经网络的车牌识别系统是目前比较先进的一种识别技术，本文将详细介绍其原理及设计。
一、车牌识别系统的基本原理车牌识别技术的基本原理是将车牌图像中文字与数字进行分割，然后分别进行识别，最终通过合并得到完整的车牌信息。
而基于深度卷积神经网络的车牌识别系统则是通过训练神经网络模型，将车牌图像输入到神经网络中进行处理，从而实现车牌号码的自动识别。
二、深度卷积神经网络的基本原理深度卷积神经网络是一种结构类似于人脑神经元的神经网络模型。
它由多个卷积层、池化层、全连接层等构成，通过堆叠不同层次的神经网络层，从而实现对图像、语音等多种复杂数据的自动学习和提取特征。
其中，卷积层是深度学习的核心，负责对输入的图像数据进行特征提取和处理，最终得到与输出标签之间的映射关系。
而全连接层则是将卷积层得到的特征向量与标签进行映射，从而实现分类。
三、基于深度卷积神经网络的车牌识别系统设计1. 数据集准备车牌识别系统的训练数据是设计成功的关键因素之一。
设计车牌识别系统需要大量具有代表性和多样性的训练数据，以保证系统的鲁棒性和可靠性。
因此，我们需要在不同的场景、不同的时间和不同的光照条件下收集大量的车牌图像，并对图像进行标注，以便将来进行训练。
2. 模型训练模型训练是车牌识别系统的核心之一。
在设计过程中，我们可以选择TensorFlow、Caffe等框架进行开发和训练。
在模型训练过程中，需要通过超参数的调整来逐步提高模型的性能。
在训练完成后，我们可以使用测试数据集对性能进行验证。
3. 模型部署模型部署是将训练完成的模型应用于实际场景的过程。
在部署过程中，需要将模型通过C++、Python等语言进行封装，以便在车辆识别系统中进行调用。
基于神经网络的车牌识别系统
(3)高速公路上的事故自动测报这是由于该系统能够监视道路情况和测量交通流量指标，能及时发现超速、堵车、排队、事故等交通异常现象。
(4)对养路费交纳、安全检查、运营管理实行不停车检查根据识别出的车牌号码从数据库中调出该车档案材料，可发现没及时交纳养路费的车辆。另外，该系系统还可发现无车牌的车辆。若同车型检测器联用，可迅速发现所挂车牌与车型不符的车辆。
介绍了开发本系统所用到的基础知识和开发本系统所需要的工具。
第三章：系统的总体设计
对本系统的总体结构进行概括的描述。
第四章：系统的详细设计
对本系统的功能模块进行详细的解释说明。
第五章:系统模块程序编码
对本系统各主要模块代码进行说明。
第六章：问题和展望
对设计的系统进行整体的评价。
第七章：结束语
第二章
2.1
从实用产品来看，如以色列的Hi-Tech公司研制的多种See/Car system，适应于几个不同国家的车牌识别，就针对中国格式车牌的See/Car syste而言，它不能识别汉字，且识别率有待提高。新加坡Optasia公司的VLPRS产品，适合于新加坡的车牌，另外日本、加拿大、德国、意大利、英国等西方发达国家都有适合于本国车牌的识别系统。
1.2.2
把彩色的256BMP图进行灰度转换是问题的基础，采用基于空域的图像增强，图像得到增强，在增强的基础上对图像二值化是图像倾斜校正的关键，在二值图像的基础上运用Hough变换求出图像的倾斜角度，图像进行旋转，继而对车牌图像进行边框切除和字符切割，最后利用训练好的神经网络对切割出来的字符图像进行识别。整个系统的难点在于神经网络的识别部分，在这一块需要大量的样本对神经网络进行训练。
基于神经网络集成的汽车牌照识别
关 键 词 ： Ｐ神 经 网 络 ； 车 牌 识 别 ； 字 符 识 别 ； 神 经 网络 集 成 ； 归一 化 Ｂ
ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｈ ｗ ａ ｉ ｍｅｈ ｄ ｈ ｓ ｉ ｈ ｒｓ ｃ ｅ ｓｒ ｔ ｎ ｗｅ ｉ ｒ ｔ ． ｘｅ ｉ ｎ ｓｓ ｏ ｔ ｔ ｈ ｓ ｈ ｔ ｔ ｏ ａ ｈｇ ｅ ｃ ｓ ａ ｅａ ｄ ｌ ａ ｕ ｏ ｒｆ ｌ ａ ｅ ａ
Ｋｅ ｒ ｓ ＢＰ ｎ ｕ ａ ｅ ｏ ｋ ｌ ｅ ｓ ｌｔ ｅ ｏ ｉ ｏ ； ｃ ａ ａ ｔｒｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ； ｎ ｅ ｌ ｅ ａ ｅ ｏ ｋ ； ｏ ｍａｉ ａｉ ｎ ｙｗｏ ｄ ： ｅ ｒ ｌ ｔ ｒ ； ｉ ｎ ｅ ａ ｅｒ ｃ ｇ ｔ ｎ ｈ ｃ ｅ ｅ ｏ ｔ ｎ ｅ ｓ ｍｂ ｅｎ ｕ ｌ ｔ ｒ ｓ ｎ ｒ ｌ ｔ ｎｗ ｃ ｐ ｎ ｉ ｒ ｎ ｉ ｒ ｎｗ ｚ ｏ
维普资讯
第 ２ 卷 第 １ 期 ８ ９
Ｖｏ ． １ ２８
Ｎ Ｏ． ９ １ Βιβλιοθήκη 计 算 机 工 程 与 设计
Ｃｏ ｕ ｅ ｇｎ ｅ ｎ ｎ ｓｇ ｍｐ ｔｒ Ｅｎ ｉｅ ｒ ｇａ ｄＤｅ ｉｎ ｉ
２０ 年 １ 月 ０７ ０
０ｃ ．２ ７ ｔ ００
０ 引 言
车 辆 自动 识 别 系 统 主 要 分 为 ３个 步 骤 ： 车 牌 定 位 ， 整 ① 从 幅 车 辆 图像 中搜 索 出 具有 车 牌 特 征 的 区域 ； 字 符 分 割 ， 车 ② 从 牌 图 像 中 分 割 出单 个 字 符 ； 字 符 识 别 ， 分 割 出 的 单 个 字 符 ③ 对
基于神经网络的车牌识别
车牌识别系统设计摘要：车牌识别系统（License Plate Recognition ，简称LPR）是智能交通系统（ITS）的核心组成部分，在现代交通管理系统中发挥着举足轻重的作用。
本文运用神经网络算法从车牌图像预处理、车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别这几个方面对车牌识别技术进行研究，运用MATLAB仿真，实现对车牌识别系统的设计。
关键词：神经网络算法，图像预处理，车牌定位，车牌字符分割，车牌识别Design of License Plate Recognition SystemAbstract:License Plate Recognition System (LPR) is the core component of Intelligent Transportation Systems (ITS). LPR plays an important role in a modern traffic management system. This paper applied neural network algorithm to the license plate image pre-processing, license plate license plate character segmentation and character recognition to study the license plate recognition technology. These aspects of license plate recognition technology are studied with MATLAB simulation to achieve the design of the license plate recognition system.Key words：neural network algorithms, image pre-processing, license plate location, license plate character segmentation, license plate recognition一．引言随着我国经济的快速发展，人民生活水平的不断提高，私有车辆越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高，智能交通管理（Intelligence Transportation System,简称ITS ）已成为当前交通管理发展的主要方向，而车牌识别技术（LPR ）作为智能交通系统的核心，起着举足轻重的作用，利用该技术可以实现对车辆的自动登记、验证、监视和报警，高速公路收费，对停车场进行管理，特殊场所车辆的出入许可等[1] 。
基于BP神经网络算法的车牌字符识别系统设计（精品）
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文章编号：1002—8692(2008)S1-0140—03基于B P神经网络算法的车牌字符识别系统设计张玲，张呜明，何伟(重庆大学通信工程学院，重庆400030)·实用设计·【摘要】构建车牌字符识别系统，并对系统中B P网络反传学习速率进行改进，提高了识别率并降低学习时间；在特征提取上针对汉字综合采用非均匀网格特征和外围特征提取法，字母与数字采用均匀粗网格特征加笔划密度特征提取法。
优化了系统的识别精度并提高了识别速度。
采用B P算法增强了车牌识别的容错性、鲁棒性。
【关键词】车牌识别；B P算法；特征提取；神经网络；字符识别【中图分类号】TP391．41【文献标识码】AD es i gn of L i cens e Pl at e C ha r act er R ecogn i t i on Syst e m B a se d o n B P N e ur a l N et w or kZ H A N G L i n g,Z H A N G M i ng-m i ng,H E W e i(Co l l ege of C om m uni c at i on E ng i neer i ng,C ho ngqi ng U ni ve rs饥C hongqi ng400030,C hi na)【A bs t ra ct】A l i cens e pl at e cha r act er r ecogni t i on sys t em i s con st r uc t ed，a nd t he r ecogni t i on r a te i s i m pr o ved。
Lear ni n g t i m e i s als o de cr ea sed by i m pr ov i ng t he B ack Propagat i on(B P)net w ork．O n t he f eat ur e ext r act i on，C h i nese char act er s non—uni f orm鲥d 。
基于卷积神经网络的车牌识别技术研究
基于卷积神经网络的车牌识别技术研究车牌识别技术是一种基于图像处理和模式识别的智能化识别技术，能够自动识别车辆的车牌号码，并进行信息查询、存储、管理和统计等。
而基于卷积神经网络的车牌识别技术则是近年来被广泛关注和研究的一种高效、精确的识别方法。
一、卷积神经网络（CNN）的基本原理首先，我们需要了解卷积神经网络（CNN）的基本原理。
CNN是一种深度学习算法，可以处理高维度的数据，包括图像、音频以及文本等。
它模仿了人类大脑的视觉处理机制，对图像、声音等数据进行“卷积”和“池化”操作，提取出特征信息，再通过全连接层进行分类和判别。
在车牌识别技术中，CNN可以通过训练得到车牌号码的特征模式，并对图像中的车牌号进行自动识别。
其基本流程包括：数据预处理、CNN网络搭建、训练优化、特征提取和车牌号码识别等。
二、车牌识别技术中的关键问题在实际的车牌识别应用中，还存在许多关键的问题需要解决，例如光照条件、车辆速度、角度变化等因素对图像识别的影响，以及车牌字符的模糊、变形、遮挡等问题。
因此，如何提高车牌识别准确率和稳定性，一直是车牌识别技术研究的重点和难点。
基于卷积神经网络的车牌识别技术则具有较好的应用前景和实用性。
它在光照变化、车速变化等情况下，仍能保持较高的识别率。
同时，CNN网络结构优良，可通过调整网络结构和参数，来适应不同的车牌识别任务。
三、实验结果分析与展望以某汽车停车场的车牌识别系统为例，使用基于卷积神经网络的车牌识别技术，在日常测试中取得了较为理想的识别效果。
在光照较弱的情况下，准确率可以达到90%以上，稳定性也非常良好。
总体上来看，基于卷积神经网络的车牌识别技术在识别效果和应用实用性方面，表现出良好的性能和优势。
未来，随着科技不断进步和发展，车牌识别技术的应用将更加广泛和普及，基于卷积神经网络的相关技术也将得到更深入的研究和应用。
基于神经网络的车牌照字符识别
神经网络控制一．引言神经网络控制是神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。
它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。
在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。
神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。
神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。
如神经预测控制、神经逆系统控制等。
神经网络控制是一种基本上不依赖于模型的控制方法，它适合于具有不确定性或高度非线性的控制对象，并具有较强的自适应和自学习功能，因此是智能控制的一个重要分支领域。
人工神经网络利用物理器件来模拟生物神经网络的某些结构和功能，具有并行和分布式的信息处理网络结构，该结构一般由几个神经元组成，每一个神经元有一个单一的输出，但可通过连接的很多其它神经元，获得有多个连接通道的输入，每个连接通道对应一个连接权系数。
二、神经网络字符识别系统神经网络的字符识别系统是神经网络模式识别系统的一种，原理是一致的。
一般神经网络字符识别系统由预处理，特征提取和神经网络分类器组成。
预处理就是将原始数据中的无用信息删除，平滑，二值化和进行幅度归一化等。
神经网络字符识别系统中的特征提取部分不一定存在，这样就分为两大类：（1）有特征提取部分的：这一类系统实际上是传统方法与神经网络方法技术的结合，这种方法可以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网络分类能力来识别字符。
特征提取必须能反应整个字符的特征。
但它的抗干扰能力不如第2类。
（2）无特征提取部分的：省去特征抽取，整个字符直接作为神经网络的输入（有人称此种方式是使用字符网格特征），这种方式下，系统的神经网络结构的复杂度大大增加了，输入模式维数的增加导致了网络规模的庞大。
此外，神经网络结构需要完全自己消除模式变形的影响。
但是网络的抗干扰性能好，识别率高。
构造神经网络分类器首先要选择适当的网络结构：神经网络分类器的输入就是数字字符的特征向量；神经网络分类器的输出节点应该是字符数。
2006_学位论文_基于神经网络的车牌识别系统的研究与设计
西南交通大学硕士学位论文基于神经网络的车牌识别系统的研究与设计姓名：章为川申请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：楼新远20060501西南交通大学硕士研究生学位论文第１１页厂—］厂——一］厂———］厂一—］ｌ竺竺差兰Ｈ兰竺竺兰竺Ｈ竺三！兰竺Ｈ竺兰竺兰ｊ图２．１典型车牌识别系统的主要处理环节其组成原理图如图２．２所示图２．２车牌识别系统组成原理图车牌识别系统的基本工作过程如图２—２所示：①当通行车辆通过时，触动车辆检测装置，系统开始工作；②系统通知前端照明补充装置启动，对车辆前部进行补充照明。
此部分视使用环境和天气状况设定，如果没有这个过程，则直接进入第③部分；③系统通知ｃｃＤ（ｃｈａｒｇｅｃｏｕｐｌｅｄＤ“ｉｃｅ）工作，图像采集设备受到驱动，获取通过车辆的正面（或侧面）图像；④前台机器中安装的车牌识别模块在车辆图像中智能搜索牌照区域，并自动加以识别。
车牌定位与切割模块从输入图像中找到牌照的位置，对牌照进行字符切分，得到各个字符的点阵数据。
字符识别模块使用这些数据做字符识别，完成后发出信号。
⑤识别模块的处理结果送交信息管理模块进行管理，如登记、查询等。
至此，一个车辆自动识别的周期完成，检测装置将连续不断地检测新到车辆。
通过对车牌识别系统的工作过程的了解，可以知道一个典型的车牌识别系统的硬件由以下部分组成：珏南交通犬学领±职究生学位论文繁２｛燹ｈ、ｒ、ｆ、ａ）、ｂ）、ｃ）分别为ａ域Ｏ，ｂ宅３５；ａ＝５０＇ｂ一２０Ｓ；ａ＝８０，ｂ＝１７５的线性变换后的图像；由、ｅ）、（玲为稆液漪二值住屠的溺像图３·５黝像获度线性变换结聚示倒３．２．３图像中值滤波中值滤波是～种非线性的滤波技术，由于实际计算过程巾并不蓑要阁像的统计特性，所以比较方便。
它是基于图像的这～种特性：噪声往往孤立的点彤式出现，匿瘴交邋太学颈士｛ｉｉ｝究生攀镦论文繁２２爽这蹙点对艨婚豫素数缓少，蕊鞠稼剐燕ｌｊ｝｛像素较多、瑟积较大的小块拇藏。
基于神经网络算法的汽车牌照自动识别系统设计
汽车牌照 自动识别 系统是应用 图像 处理技 术、 模式识别技术和神经 网络技术 ， 从复杂背景 中
准确 提取 、 别 出汽车牌 照 ． 识 自动 车牌识别 技术 是 解决 交通管理 问题 的 重要 手 段 ， 计 算机 图像 处 是 理技术 和模式 识别 技术 在智 能交通 领域 的典 型应
基 于神 经 网络算 法 的汽 车牌 照 自动 识别 系统 设计
张君 薇 董 慧颖 孙 清 王 璞 ， ， ，
（． １辽宁装备制造职业技术学院 ， 辽宁 沈 阳 １０ ６ ；． 阳理工大学信息工程学院 ， 宁 沈 阳 １０ ６ ； １１ １２ 沈 辽 １ １８
３ 沈阳药科大学高等 职业技术学院 ， 宁 沈 阳 １０２ ） ． 辽 １０ ６
符（ 如普通民用车为 ７ ． ） （） ５ 特征提取 将分割后的字符被归一化成
Ｘ Ｙ像 素 大 小 的 标 准 字 符 ， 新 确 定 行 列 的边 重
界， 最后 得 到车牌 提取 图．
字 符 的识 别．
１ 汽 车 牌 照 自动 识 别 系统 组 成 及
原 理
本汽车牌照 自动‘别系统一般 由 ８ 识 大模块组
车牌所 在 区域．
系统 由摄 像 机 、 像 采 集 计 算 机 、 体 感 应 图 车
器、 红外车辆检测器和识别软件组成 ， 对采集到的
汽车 图像 进行 预处 理 ， 后对 车牌进 行定位 分 割 、 然 特征提 取及分 类识 别 ， 最后 将 分 类 识别 的结 果传 递 到相关 管理 部 门的控制 系统 进行 自动或人 工监
用．
（） １ 检测 采集 模块
由传感器 、 明光源 、 照
Ｃ Ｄ摄像机、 Ｃ 图像采集卡 等设 备及识别、 控制软
基于神经网络的智能车牌识别系统设计与开发
基于神经网络的智能车牌识别系统设计与开发智能车牌识别系统是一种基于计算机视觉和人工智能技术的应用系统，通过对车辆行驶过程中的车牌信息进行自动识别和提取，实现对车辆的自动监控、管理和识别。
随着人工智能技术的不断发展和普及，基于神经网络的智能车牌识别系统在交通管理、安防监控、停车场管理等领域得到了广泛应用。
1. 智能车牌识别系统概述智能车牌识别系统主要由图像采集模块、图像预处理模块、车牌定位模块、字符分割模块、字符识别模块和结果输出模块等组成。
其中，基于神经网络的智能车牌识别系统通过深度学习算法对图像进行特征学习和模式识别，实现对车牌信息的准确提取和识别。
2. 神经网络在智能车牌识别中的应用神经网络作为一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，在智能车牌识别系统中发挥着重要作用。
通过构建深度卷积神经网络（CNN）模型，可以实现对车牌图像的高效特征提取和准确分类识别。
神经网络可以通过大量标注数据进行训练，不断优化模型参数，提高车牌识别系统的准确率和鲁棒性。
3. 智能车牌识别系统设计与开发流程3.1 数据集采集与标注在设计智能车牌识别系统时，首先需要构建包含大量车辆图片和对应标注信息的数据集。
数据集的质量和多样性直接影响着神经网络模型的训练效果。
通过数据增强技术可以扩充数据集规模，提高模型泛化能力。
3.2 神经网络模型选择与搭建针对智能车牌识别任务，可以选择适合处理图像分类和目标检测任务的神经网络结构，如ResNet、YOLO等。
根据实际需求和硬件条件，设计并搭建合适的神经网络模型，并进行参数初始化和优化设置。
3.3 模型训练与调优利用采集好的数据集对搭建好的神经网络模型进行训练，并通过反向传播算法不断更新模型参数，使其逐渐收敛并达到较高的准确率。
在训练过程中需要注意避免过拟合现象，并根据验证集结果进行模型调优。
3.4 车牌定位与字符分割在训练好的神经网络模型基础上，对输入图像进行预测并实现车牌区域的定位和字符分割。
基于神经网络的车牌识别算法研究
基于神经网络的车牌识别算法研究随着科技的不断发展，车辆的数量迅速增加，车辆管理也成为越来越重要的问题。
而在车辆管理中，车牌识别技术是至关重要的一环。
车牌识别技术不仅能够有效地帮助警方解决交通违章、犯罪等问题，还能够方便车辆管理人员实现自动化管理。
本文将介绍一种基于神经网络的车牌识别算法，并分析其优缺点及应用前景。
一、基于神经网络的车牌识别算法车牌识别技术最初主要依赖于传统的图像处理方法，但这种方法存在效率低下、识别率不高等问题。
而基于神经网络的车牌识别算法则能够有效地解决这些问题。
该算法是一种基于深度学习的模型，能够对复杂的车牌图像进行精确分析，从而识别出车牌的特征。
神经网络在车牌识别技术中的应用主要包括以下几个步骤：1、图像预处理：首先需要对车牌图像进行预处理，包括去除噪点、增强图像对比度等操作，以确保后续处理步骤的准确性。
2、车牌区域的定位：通过神经网络模型对图像进行分析，确定图像中车牌区域的位置。
3、字符分割：将车牌区域中的字符进行切割，得到单独的字符图像。
4、字符识别：对分割出的字符图像进行识别，最终得到车牌号码。
二、基于神经网络的车牌识别算法的优缺点基于神经网络的车牌识别算法相对于传统的图像处理方法具有以下优点：1、高识别率：由于神经网络模型具有良好的自学习能力，能够不断地提高识别精度，所以其识别率较高。
2、抗干扰性强：在车辆行驶过程中，可能会受到各种因素的干扰，例如光线、车速等等，而基于神经网络的车牌识别算法在这些因素的影响下，其识别率仍然可以保持较高水平。
3、处理速度快：采用现代深度学习算法实现车牌识别功能，相比于以往的图像识别方法，在处理速度上得到了极大的提升。
但是，基于神经网络的车牌识别算法也存在一些问题：1、需要大量数据集支持：神经网络的训练需要大量的数据集作为支持，否则训练效果可能会较差。
2、对硬件要求较高：深度学习需要大量的计算资源，因此在实际应用时，需要配备高性能的计算硬件。
Matlab环境下基于神经网络的车牌识别
Matlab环境下基于神经网络的车牌识别一、本文概述随着科技的快速发展和智能交通系统（ITS）的广泛应用，车牌识别技术已成为现代城市管理、交通监控、违法查处等多个领域的关键技术之一。
作为智能交通系统的核心组成部分，车牌识别技术旨在通过图像处理和计算机视觉的方法，从复杂多变的交通图像中准确地提取车牌信息，进而实现车辆的自动识别和跟踪。
在众多的车牌识别方法中，基于神经网络的方法因其强大的特征提取和分类能力而备受关注。
Matlab作为一款强大的数学计算和仿真软件，提供了丰富的神经网络工具箱，为用户提供了便捷的神经网络模型构建、训练和应用环境。
本文旨在探讨在Matlab环境下，如何利用神经网络技术实现高效、准确的车牌识别。
本文首先介绍了车牌识别的研究背景和意义，然后详细阐述了神经网络的基本原理及其在车牌识别中的应用。
接着，文章重点介绍了在Matlab环境下，车牌识别系统的设计和实现过程，包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等关键步骤。
文章通过实验验证了所提出方法的有效性和优越性，并对未来的研究方向进行了展望。
通过本文的研究，旨在为车牌识别技术的发展和应用提供一定的参考和指导，同时也为相关领域的研究者和技术人员提供一种有效的解决方案。
二、车牌识别系统的基本原理车牌识别系统（License Plate Recognition, LPR）是一种通过图像处理技术自动识别和提取车辆牌照信息的系统。
在Matlab环境下，基于神经网络的车牌识别主要依赖于深度学习算法，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）。
预处理：预处理是车牌识别的第一步，其主要目的是改善图像质量，减少噪声，并突出车牌区域。
常见的预处理步骤包括灰度化、噪声去除、边缘检测、图像增强等。
车牌定位：车牌定位是在预处理后的图像中找出车牌所在的位置。
这通常通过图像处理技术，如颜色分割、形态学操作、边缘检测等实现。
基于SVM与BP神经网络的车牌识别系统
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答辩提纲
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背景与意义
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系统概述
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界面和展示
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总结与展望
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选题的背景 ❖大背景
▪ 社会发展，车辆增多，交通管理困难 ▪ 人工智能、机器学习发展迅速 ▪ 交通管理需要智能化
❖车牌识别背景
▪ 国外车牌识别较成熟 ▪ 我国车牌较复杂，识别有待提高
3
项目意义
❖现有的车牌识别系统
界面设计
车牌判断界面
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界面设计
字符分割界面
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界面设计
字符识别界面
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项目演示
项目演示
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答辩提纲
1
背景与意义
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系统概述
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界面和展示
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总结与展望
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项目总结
❖收获：
▪ 自学能力 ▪ 对机器学习有更好的理解，为深造打下基础
❖后续工作
▪ 界面进一步美化 ▪ 提高汉字的识别率 ▪ 完善批量识别模块
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▪ 不符合我国车牌国情 ▪ 鲁棒性不够 ▪ 应用情况不理想
❖本系统
▪ 运行稳定 ▪ 功能整合，实用、简洁 ▪ 汉字识别、大角度倾斜车牌识别
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相关知识与技术 ❖ 图像处理技术
▪ HSV颜色空间 ▪ 高习方法
▪ SVM ▪ BP神经网络
5
SVM
SVM 训练的目的就是寻找一个 超平面使分类间隔最大化。
神经网络
BP神经网络
BP神经网络
答辩提纲
1
背景与意义
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系统概述
3
界面和展示
4
总结与展望
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系统流程图
基于RBF神经网络的车牌自动识别系统设计与实现
式中 :ρ表示原点到直线的距离 , θ是该直线的法线
后二景都形成高峰 , 在双峰之间的最低谷就是图像 的阈值所在 。自适应阈值的灵活性比固定阈值的处 理效果要好 。但在某些特定的情况下 , 由于处理的 是一组相似的图像 , 因此可以选择一个适当的固定 [8] 点做阈值进行处理 。 在灰度图像上表现为黑底白字与白底黑字两 类 ,在二值化时一般将其统一 。先对黄牌和白牌进 行颜色取反 ,分别转换为蓝牌和黑牌 ,然后进行灰度 化 。灰度化时采用 ( 7 ) 式的加权系数法 , 同时滤除 蓝色 ,以获得统一的车牌图像 ,即黑底白字 。 ( 7) G = 0. 59 r + 0. 30 g 将二值化后牌照的图像切割成单个的字符 , 垂 直投影积分法是常用的车牌字符分割方法 。其方法 是将一列中所有像素点的值进行累加 ,即 :
随着交通现代化的发展 , 公路交通自动控制与 管理 即 智 能 交 通 系 统 ( Intelligence Transportation System ,简称 ITS)是最引人注目 、 研究发展速度最快 的研究领域之一 。车牌自动识别 ( Vehicle L icense 2 Plate Recognition,简称 LPR ) 技术是计算机视觉 、 图 像处理技术与模式识别技术的融合 , 是智能交通系 统中一项非常重要的技术 。LPR 不仅在交通监视和 控制中占有很重要的地位 ,有着多种应用 , LPR 方法 还可应用到其他检测和识别领域 , 因此车牌自动识 别问题成为现代交通工程领域中研究的重点和热点 问题之一 。
2. 1 基于颜色模型的粗分割
根据人眼的结构 , 所有的颜色都可看作是 3 个 基本颜色 ,也就是 R、 G、 B 三基色的不同组合 。一般 彩色图像常采用 RGB 模型 , 但是单纯地利用 RGB 模型 ,很难进行彩色图像处理 , 因为 RGB 三原色空 间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例 。 因此 ,要对彩色车牌照进行分割 ,需要将这个模型转 化到另外一个空间中去 。我们选用 HSI模型 , 其中 H 表示色调 , S表示饱和度 , I表示强度 ,对应图像灰 [7] 度 。由 RGB 模型到 HSI模型的变换公式为 :
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辽宁大学学报自然科学版第37卷 第3期 2010年JOUR NAL OF LI AONI NG UNIVERSI TYN at ural Sciences Ed itionVo.l 37 N o .3 2010基于神经网络算法的汽车牌照自动识别系统设计张君薇1,董慧颖2,孙 清3,王 璞2(1.辽宁装备制造职业技术学院,辽宁沈阳110161;2.沈阳理工大学信息工程学院,辽宁沈阳110168;3.沈阳药科大学高等职业技术学院,辽宁沈阳110026)摘 要:论述了汽车牌照自动识别系统的组成、原理及车牌图像预处理、字符的定位和分割方法,并在对字符进行特征提取的基础上,研究了利用神经网络算法对字符进行识别这一问题.关键词:系统组成;预处理;定位与分割;神经网络识别中图分类号:TP 391 文献标识码:A 文章编号:1000 5846(2010)03 0207 04*作者简介:张君薇(1966-),女,辽宁沈阳人,副教授,从事自动控制研究.收稿日期:2010 03 05汽车牌照自动识别系统是应用图像处理技术、模式识别技术和神经网络技术,从复杂背景中准确提取、识别出汽车牌照.自动车牌识别技术是解决交通管理问题的重要手段,是计算机图像处理技术和模式识别技术在智能交通领域的典型应用.系统由摄像机、图像采集计算机、车体感应器、红外车辆检测器和识别软件组成,对采集到的汽车图像进行预处理,然后对车牌进行定位分割、特征提取及分类识别,最后将分类识别的结果传递到相关管理部门的控制系统进行自动或人工监控.在整个车牌自动识别系统中实现高识别率主要有三个部分起着关键的作用:在全车身图像中车牌部分的定位、定位后车牌字符的分割、对单个字符的识别.1 汽车牌照自动识别系统组成及原理本汽车牌照自动识别系统一般由8大模块组成[1],如图1所示.(1)检测采集模块由传感器、照明光源、CCD 摄像机、图像采集卡等设备及识别、控制软件组成,实现汽车牌照的实时采集,将采集的图像转换为数字图像以.b m p 的格式存储.(2)预处理模块将采集到的图像变为标准化图像,为下一步的处理奠定基础.(3)目标车牌搜索及定位模块数字化后的车牌进行区域目标搜索,在搜索及定位前根据车牌的底色决定是否反转,如为 白底黑字 则进行灰度反转,将图像统一为 黑底白字 ,最终找到车牌所在区域.(4)目标字符分割模块对搜索定位后的车牌区域进行字符分割,将车牌分为N 个单一的字符(如普通民用车为7).(5)特征提取将分割后的字符被归一化成x *y 像素大小的标准字符,重新确定行列的边界,最后得到车牌提取图.(6)分类识别模块通过遗传算法或神经网络等方法识别字符串,对归一化的字符进行识别和分类.(7)字符模板的建立,是在目标字符分割归一化后提取的,该模块是离线完成的,这些模板具有该字符显著的特征,可作为在线识别分类的匹配标准模板.(8)数据传送将输出识别结果字符串,传递到相关管理部门的控制系统,进行自动或人工监控.图1 汽车牌照自动识别系统组成框图2 关键技术2.1 预处理技术汽车牌照中的字符主要由有限汉字、字母和数字组成,采用固定的印刷体格式.由于图像上字符光照不均、车牌本身污损、汽车行驶速度较快、牌照颜色类型较多、拍摄角度及地况等主客观原因会使车牌字符发生畸变,从而造成识别上的困难,因此,为提高牌照的字符识别率,必须进行预处理,以便得到较为清晰的待识别的单个字符.2.1.1 图像的灰度化[2]根据重要性或其他指标给R,G ,B 赋予不同的值,并使R,G,B 等于它们的值的加权和的平均值,即:R=G =B =W R +W G +W B3(1)其中W R ,W G ,W B 分别为R,G ,B 的权值.由于人眼对绿色的敏感度最高,对红色的敏感度次之,对蓝色的敏感度最低,经验值是:当W R =0.30,W G =0.59,W B =0.11时,能得到最合理的灰度图像.2.2.2 图像的二值化二值图像是指整幅图像画面内仅黑、白二值的图像(图2所示).在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位.将整个车牌面积的1/3的亮点作为前景点(字符区域),其他的认为是背景点.二值化的关键是要找到合适的阈值T 来区分对象和背景.设原灰度图像为f(x ,y),二值化后的图像为g(x ,y),二值化的过程表示如下:g(x ,y)=1 f(x ,y)!T 0 f(x ,y)<T(2)阈值T 的选择是关键,它可以表示为一个三元函数,即:T={f(x ,y),(x ,y),N (x ,y)}(3)其中(x ,y)是图像中像素位置,f(x ,y)代表图像中(x ,y)处的灰度值,N (x ,y)为(x ,y)周围邻域的灰度特征.(a)二值化前(b )二值化后图2二值化前后的图像2.1.3 车牌图像背景色的统一由于我国车牌的颜色多,不同汽车类型有不同的颜色,对处理造成了一定的困难,必须进行车牌图像背景色的统一.经过二值化处理后,会呈现出白底黑字和黑底白字两种情况.由于车牌图像中通常情况下都是背景点多,目标点(字符)的点数少,根据这一特点可通过统计图像中黑白像素的个数来进行图像的确认(图3所示).(a)黑底白字(b )白底黑字图3两种底色的图像2.2 车牌的定位与分割技术对于在公路交通中所获得的汽车图像,由于环境因素的影响都带有很大的背景噪音,所以车牌定位是车牌识别中的关键一步.我国现在牌照的特点是长度均为45c m ,宽度为15c m,共有8个208辽宁大学学报自然科学版 2010年字符(包括一个点符号).车牌识别与定位本质是对车牌字符的敏感部位的识别并用以对车牌实现定位.车牌中的字符在垂直方向的投影为一个密集区,在水平方向上的投影为波浪形跳变区[3],这就是车牌中字符的最主要排列特征,车牌定位主要是利用这一点.所以文中采用垂直投影法和水平投影法,以获得每个字符的始末位置.理想中的车牌位置是车牌的边框内的部分.遵循这个原则,采用横向差分和纵向差分分别来确定车牌的边框,由此得到车牌的上下左右边界.由于边框部分也属于纹理特征强的区域,因此分别用横向和纵向差分来确定上下边界,然后再作倾斜校正.分割出的车牌上含有汉字、英文及阿拉伯数字,在对它们进行逐个识别之前,必须把它们归一化到一个标准尺寸上,这种图像的归一化不是简单的图像的同比例的缩放,它除了要保持网络结构不变外,更要能最大限度地突出所取的特征.我们要充分利用牌照字符固定的高宽比和间距作为经验值对牌照进行精确的字符定位切分.该方法在分割前先估算出字符宽度、间距,并从图像竖直方向的投影直方图定出字符的开始位置,再参照以上估算值逐个定位切分全部字符.当完成字符切分后,还需要进行字符归一化.采用变换x i =x i -W i26,y i =y i -H i 38来进行.其中(x ,y)为第i 点的坐标,W i ,H i 分别为点(x ,y )处笔划的实际宽度和高度,将字符图像归一化为38∀26大小的标准输入字符图(见图4).图4归一化后的标准输入字符2.3 神经网络的识别方法本系统采用BP 网络算法,是基于多层前馈神经网络的原理,利用数学工具软件M atlab 中的神经网络来实现BP 网络.采用数码相机在道路上拍摄到的100多幅汽车图片(包括静态的和运动行驶中的汽车).首先对采集到的车牌图片进行二值化、背景色统一、倾斜校正和去除各种干扰等预处理后,利用纵向投影、回扫和车牌图像本身的特点分割出单个字符,接着将字符进行特征提取,归一化为38∀26像素的字符点阵,然后,将它们作为神经网络的输入,训练相应的权值矩阵,最后利用训练好的BP 网络对车牌字符进行识别.具体做法是:从分割好的单个车牌字符中取出20套完整的已归一化成38∀26像素大小的车牌字符位图.每一套包括一组数字位图集,其中包含数字0到数字9这十个数字位图;一组字符位图集,其中包含字符A -Z 除I 外)这25个字符位图;一组汉字位图集,其中包含35个不同省份的简称.在进行BP 网络训练时,将这20套字符位图集作为训练样本集,分别送入三个三层BP 神经网络中,分别用来训练数字、英文字母和汉字,其余的作为测试样本[4].用于识别数字的BP 神经网络,它有35个节点输入,10个节点输出,用它来识别车牌中的后四位数字;用于识别英文字母的BP 神经网络,它有35个节点输入,25个节点输出来识别英文字符(在车牌系统中,规定没有英文字符I);用于识别汉字的BP 神经网络,它有35个节点输入,10个节点输出来识别汉字.3 结束语本文介绍的车牌识别技术和算法已经得到相关的实验验证,达到了预期的效果,识别率为91%,具有很好的应用价值和市场前景.虽然车牌自动识别系统在日趋完善,但是识别系统的关键技术###车牌区域定位分割和车牌字符识别,仍然是需要不断探讨和研究的课题,追求更高的车牌识别正确率将是我们下一步工作的目标.参考文献:[1] 董慧颖,孔文.汽车牌照自动识别系统总体设计及209第3期 张君薇,等:基于神经网络算法的汽车牌照自动识别系统设计软件结构[J].沈阳理工大学学报,2003,3(22):27~29.[2] 孙仲康,沈振康.数字图像处理及其应用[M].北京:国防工业出版社,1985.10.[3]曹仁帅,董慧颖,于霞.汽车牌照快速定位算法研究[J].沈阳工业大学学报,2001,6:53~55.[4]万国红,王敏,黄心汉,李炜,基于神经网络的汽车牌照自动识别技术研究[J].计算机工程与应用,2002,6,204-206.R esearch on R ecognition A lgorith m s of Car L icensePlates Based on N eural N et workZ HANG Jun-w ei1,DONG H ui-ying2,SUN Q ing3,WANG Pu2(1.L iaoning Equ i p m entM anufacture College of Vocational Technology,Shenyang110161,China;2.Shenyang Ligong University110168China;3.H igher Voca tionalT echnology College,Shenyang Phar m aceutical University,Shenyang110026,China)Abstrac:t The co m ponent and pri n ciple of auto m atic license plates recogn iti o n syste m,m ethod of i m age precondition i n g,character positi o ning and seg m entati o n is presen ted,and based on the character feature ex traction,character recogniti o n by usi n g neura l net w ork syste m is researched.Key wor ds: co m ponent of syste m;preconditi o ning;position i n g and seg m entation;neura l net w ork(责任编辑 郑绥乾) 210辽宁大学学报 自然科学版 2010年。