车牌汉字识别技术的研究与实现
车牌识别方法研究
车牌识别方法研究
车牌识别是指通过对车辆的摄像图像进行处理和分析，从中提取出车牌的字符信息的技术。
目前常见的车牌识别方法主要有以下几种：
1. 预处理与分割：首先对原始图像进行灰度化、二值化等预处理操作，然后通过图像处理方法将车牌从整个图像中分割出来。
常用的分割方法包括基于边缘检测、基于颜色信息和基于投影等。
2. 字符识别：对分割出来的车牌字符进行识别。
常见的方法有基于特征提取的方法（如垂直投影、水平投影、方向梯度直方图等）、基于模板匹配的方法（如字符模板匹配、神经网络等）和基于机器学习的方法（如支持向量机、深度学习等）。
3. 后处理：对字符识别结果进行一系列的后处理操作，如字符校验、连通分析、汉字匹配等，以提高识别准确率。
近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，车牌识别的准确率和鲁棒性得到了显著提高。
例如，基于卷积神经网络（CNN）的端到端车牌识别系统在准确率上往往表现出色。
此外，车牌识别方法还需要考虑到不同地区和国家的车牌特点，因为不同地区的车牌校验位数、字体、颜色等都有差异，需要针对不同的国家和地区进行适配。
车牌字符识别算法的研究和实现的开题报告
车牌字符识别算法的研究和实现的开题报告一、选题背景和意义随着交通工具的普及和城市化的快速发展，车辆管理已成为当今社会中不可或缺的重要组成部分。
车牌识别技术作为智能交通系统的核心技术之一，能够有效地提高交通管理的效率和质量。
而车牌字符识别算法则是车牌识别技术中的重要组成部分。
车牌字符识别算法可以从车辆图像或视频中提取车牌上的字符信息，用于车辆的分类、计费、违章查询等诸多方面。
目前，车牌字符识别技术已经广泛应用于智能交通系统、停车场管理、高速公路收费、城市公共交通、车辆安保等领域。
随着交通工具数量的不断增长和流量的不断提高，车牌字符识别技术的应用前景必将越来越广阔。
因此，本文选取车牌字符识别算法的研究和实现作为毕业设计的选题，旨在通过对该课题的研究和实践，深入了解车牌字符识别算法的相关原理和技术，提高自身的编程能力和算法设计能力，为今后的就业和学术研究打下坚实的基础。
二、选题的研究内容和目标车牌字符识别算法是一项涉及多个学科的技术，包括图像处理、模式识别、计算机视觉等。
本文将从以下几个方面入手，对车牌字符识别算法进行研究和实现：1. 车牌图像的处理和预处理。
重点研究车牌图像处理和预处理的方法，包括图像增强、图像二值化、形态学处理等。
2. 特征提取算法的研究。
特征提取是车牌字符识别算法的重要组成部分。
本文将综合考虑不同的特征提取算法，并选取适合本课题的算法进行实现和优化。
3. 字符识别算法的研究。
字符识别是车牌字符识别算法的关键部分，本文将研究不同的字符识别算法，并选取适合本课题的算法进行实现和优化。
4. 算法性能评价和优化。
本文将对所选取的算法进行实验验证和性能评价，并通过对实验结果的分析和讨论，对算法进行优化和改进。
三、预期研究成果本文的预期研究成果包括以下方面：1. 实现一套车牌字符识别系统，并验证其识别率和处理速度等性能指标。
2. 掌握车牌字符识别算法的基本原理和方法，并能够根据实际需求选择合适的算法进行设计与优化。
车牌识别技术的研究和实现
车牌识别技术的研究和实现一、本文概述随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术作为其中的一项关键技术，已经得到了广泛的关注和应用。
本文旨在对车牌识别技术进行深入的研究和探讨，分析其原理、方法、实现及应用，以期能为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
本文将介绍车牌识别技术的基本概念、原理和技术特点，阐述其在智能交通系统中的重要地位和作用。
接着，本文将重点探讨车牌识别技术的实现方法，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，并详细分析各种方法的优缺点和适用场景。
本文还将介绍车牌识别技术在实际应用中的案例和效果，探讨其在实际应用中遇到的问题和挑战，并提出相应的解决方案和改进措施。
本文还将展望车牌识别技术的发展趋势和未来研究方向，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
通过本文的研究和探讨，相信读者能够对车牌识别技术有更深入的了解和认识，同时也能够为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。
二、车牌识别技术概述车牌识别技术，又称车牌自动识别（License Plate Recognition，LPR），是一种利用计算机视觉和图像处理技术，从视频或图像中自动检测和识别车牌信息的技术。
它涉及图像处理、机器学习、模式识别等多个领域，是实现智能交通系统、车辆监控、违法取证等应用的关键技术之一。
车牌识别系统的基本流程包括预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。
预处理阶段主要对图像进行去噪、增强等操作，以提高图像质量，为后续处理提供基础。
车牌定位是车牌识别技术的核心，其准确性直接影响到后续的字符分割和识别效果。
字符分割则是将车牌中的字符逐一分离出来，为字符识别提供数据。
字符识别则是利用机器学习、深度学习等方法，对分割出的字符进行识别，最终输出车牌号码。
随着技术的不断发展，车牌识别技术在识别速度、准确率和鲁棒性等方面取得了显著进展。
特别是在深度学习技术的推动下，车牌识别技术在复杂背景、模糊、遮挡等恶劣环境下的识别性能得到了显著提升。
车牌文字识别开题报告
车牌文字识别开题报告车牌文字识别开题报告一、研究背景随着社会的发展，汽车的普及程度越来越高，车辆管理也变得越来越重要。
而车牌作为车辆的唯一标识，对于交通管理、追踪违法行为等方面起着至关重要的作用。
然而，由于车牌上的文字种类繁多、字体不规则、环境复杂多变，传统的车牌识别方式已经无法满足实际需求。
因此，车牌文字识别技术的研究和应用成为了当前热门的课题之一。
二、研究目的和意义本研究旨在开发一种高效准确的车牌文字识别系统，以提高车牌识别的准确性和效率。
具体目标如下：1. 实现对不同类型车牌的文字识别，包括普通车牌、特种车牌等；2. 提高车牌文字识别的准确性，尤其是在复杂环境下的识别率；3. 提高车牌文字识别的速度，以应对大规模车辆的快速通行。
本研究的意义在于：1. 为交通管理部门提供一种高效准确的车牌识别技术，帮助他们更好地进行车辆管理和追踪违法行为；2. 为智能交通系统提供支持，提升交通流量监控、自动收费等方面的效率；3. 推动图像识别技术的发展，为其他领域的研究和应用提供借鉴。
三、研究内容和方法本研究主要包括以下内容：1. 车牌图像预处理：对车牌图像进行灰度化、二值化、去噪等预处理操作，以提高后续处理的效果。
2. 车牌定位与分割：通过图像处理和机器学习的方法，将车牌从图像中定位出来，并对车牌进行分割，以便后续文字识别。
3. 车牌文字识别：采用深度学习的方法，建立车牌文字识别模型，通过训练和测试，实现对车牌上文字的准确识别。
4. 性能评估与优化：对所设计的车牌文字识别系统进行性能评估，分析其准确性、效率等指标，并针对问题进行优化和改进。
本研究的方法主要包括以下几个方面：1. 图像处理技术：包括灰度化、二值化、去噪等预处理操作，以及边缘检测、形态学处理等车牌定位与分割方法。
2. 机器学习技术：通过训练样本，建立车牌定位与分割模型，以提高定位和分割的准确性。
3. 深度学习技术：采用卷积神经网络等深度学习方法，建立车牌文字识别模型，以提高识别准确性。
车牌识别算法的研究与实现
车牌识别算法的研究与实现随着智能交通系统的不断推广和应用，车牌识别技术也越来越受到人们的关注和重视。
车牌识别技术是智能交通系统中的一个重要组成部分，主要是通过计算机视觉技术实现对车辆的自动识别和追踪。
本文将详细探讨车牌识别算法的研究与实现。
一、车牌识别技术的发展概述车牌识别技术源于计算机视觉技术的发展，起初，车牌识别技术采用的是传统的模板匹配方法，但其效果受到环境光线、车牌形状变形、噪声等因素的影响较大，难以实现高精度的识别。
后来，随着计算机视觉技术的不断进步和智能交通系统的快速发展，新的车牌识别算法也随之涌现。
目前，车牌识别技术主要基于深度学习算法和图像处理技术，通过多种算法的组合来实现车牌的高精度识别。
二、车牌识别算法的基本原理和分类车牌识别算法主要采用图像处理技术和深度学习算法，通过识别和分割车牌区域，提取车牌特征信息，以达到高精度识别车牌的目的。
根据车牌识别算法的特征和原理，车牌识别算法可以分为以下几类：1、传统算法传统算法主要采用模板匹配、边缘检测、形态学运算等基础图像处理技术来进行车牌识别。
其主要优点是运算速度快，但可靠性和准确度比较低，随着科技的不断发展已经逐渐被淘汰。
2、基于特征识别的算法基于特征识别的算法通过提取车牌特征信息来进行车牌识别。
这类算法的关键是确定适当的特征区域和特征评价函数。
常见的特征区域包括车牌字符区域、车牌颜色区域，特征评价函数主要包括神经网络、支持向量机、k近邻等。
这种方法需要对车牌的颜色、形状、字体、拼音字母进行识别和分析，模式识别与图像处理技术相结合，提高了识别的准确度。
3、基于深度学习的算法基于深度学习的算法通过卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型来实现车牌识别。
深度学习算法通过多层次的处理和特征提取来减少噪声干扰，提高结果的准确率。
三、车牌识别算法的实现车牌识别算法的实现可分为以下几个步骤：1、图像采集采用计算机视觉技术的前提是收集到车牌区域的图像信息。
车牌识别中关键技术的研究与实现
0引言车牌识别系统是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，运用模式识别、人工智能技术，实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。
该系统是本着促进信息共享的原则，提供一个可以对车辆信息实时采集的公共平台，使各管理部门之间能够协调统一的对车辆及道路情况进行监控管理，从根本上解决目前全国交通及公安系统信息采集的多渠道、事件信息收集的单一性以及互不沟通、互不兼容的信息管理方式[1]。
目前主要的车牌定位方法有：(1)基于颜色特征的车牌定位方法；(2)基于场景分类及灰度跳变的定位方法[2]；(3)基于垂直字符边界特征的车牌定位法；(4)基于遗传算法的车牌定位方法；(5)基于小波变换的车牌定位方法。
方法(1)在实际研究中运用效果较好，但当车牌底色与车身颜色相近时效果不好。
方法(2)的优点是能够有效地分辨白天和夜间场景，定位准确率高，计算简单，但当图像中存在其它灰度剧烈变化区域时容易影响车牌定位的准确率。
方法(3)对于车速不高时(≤60km/h )，定位精度高且时间短，对于车速较高时(>60km/h )，定位精度会有所下降。
方法(4)结合对待检测区域的特征提取，不需要搜索全部图像就能寻找到车牌，抗噪声能力强，适用范围广；缺点是运算量较大。
方法(5)能较为快速、有效地从复杂噪声背景中将待识别的车牌定位出来，正确率高，所需时间短；缺点是运算量较大[3]。
车牌字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。
由于一般的匹配算法稳定性较差、时间花费也较大，对其改进后出现了基于感兴趣点的匹配算法[4]。
基于人工神经网络的算法主要有两种[5]：一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得的特征来训练神经网络分类器；另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
前一种方法识别结果与特征提取有关，而特收稿日期：2009-09-08；修订日期：2009-12-05。
车牌识别系统算法的研究与实现(小论文).doc
基于图像处理的汽车牌照的识别作者:陈秋菊指导老师:李方洲(温州师范学院物理与电子信息学院 325027)摘要：以一幅汽车牌照的识别为例，具体介绍了车牌自动识别的原理。
整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。
在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。
寻找出对于具体的汽车牌照识别过程的最好的方法。
关键词：汽车牌照车牌提取字符分割字符识别The vehicle license recognition based on the image processingAuthor:Chen QiujuTutor:Li Fangzhou(School of Physics and Electronic Information Wen Zhou Normal College 325027) Abstract：With one vehicle license recognition, the principle of the automobile License recognition is introduced .This process was divided into pre-process,edge extraction, vehicle license location, character division and character recognition, which is implemented separated by using MATLAB. The license is recognized at last. At the same time, the problems are also analyzed And solved in the process. The best method of recognition to the very vehicle license is found.Keywords: vehicle license vehicle license location character segmentationCharacter recognition1.引言1.1 选题意义汽车牌照自动识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统，是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一，是实现交通管理智能化的重要环节，它可广泛应用于交通流量检测，交通控制与诱导，机场、港口、小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。
车牌识别系统设计与实现
车牌识别系统设计与实现车牌识别系统是一种基于计算机视觉技术的智能交通系统，它可以通过图像识别技术快速识别车辆的车牌号码，实现自动化的车辆管理和监控。
在交通管理、智慧城市等方面有广泛的应用。
本文将从车牌识别系统的设计和实现两个方面来介绍该系统的基本原理和实际应用。
一、车牌识别系统的设计原理车牌识别系统主要由图像采集、图像处理、车牌检测、字符分割、字符识别等几个模块组成，下面我们将根据这几个模块分别介绍车牌识别系统的设计原理。
1. 图像采集图像采集是车牌识别系统的第一步，它是指通过摄像头等设备采集原始的车辆图像，并进行一定的预处理，使得后续的图像处理步骤能够更加准确地识别车牌信息。
在图像采集过程中，需要考虑光线、角度、分辨率等因素对图像质量的影响，并针对不同的场景设置不同的参数。
2. 图像处理图像处理是车牌识别系统中最重要的环节之一，它包括图像增强、图像去噪、车辆检测等多个步骤。
在图像增强方面，可以采用灰度化、直方图均衡化、滤波等方法对图像进行处理，提高图像质量。
在去噪方面，可以采用中值滤波、高斯滤波等方法去除图像中的噪声。
在车辆检测方面，可以通过背景建模、二值化等方法区分车辆和背景，减少误检率。
3. 车牌检测车牌检测是车牌识别系统中最核心的一个步骤，它是指通过图像处理技术识别车辆图像中的车牌区域，并剥离出车牌的图片。
在车牌检测过程中，需要考虑车牌的大小、形状、位置等因素，并采用多阶段的检测策略，提高车牌检测的准确率。
4. 字符分割字符分割是指将车牌图片中的字符部分分割出来，为后续的字符识别做准备。
在字符分割过程中，需要考虑字符之间的间隔、大小等因素，并采用基于形态学等算法对字符进行分割。
5. 字符识别字符识别是车牌识别系统中最后的一个步骤，它是指识别分割出来的字符，将其转化为能够被计算机识别的数字或者字母。
在字符识别过程中，可以采用基于分类器、神经网络等算法，同时考虑字符的形状、颜色等特征，提高识别精度。
车牌定位与车牌字符识别算法的研究与实现
车牌定位与车牌字符识别算法的研究与实现一、本文概述随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术作为其中的核心组成部分，已经得到了广泛的应用。
车牌定位与车牌字符识别作为车牌识别技术的两大关键环节，对于实现自动化、智能化的交通管理具有重要意义。
本文旨在探讨和研究车牌定位与车牌字符识别的相关算法，并通过实验验证其有效性和可行性。
本文首先对车牌定位算法进行研究，分析了基于颜色、纹理和边缘检测等特征的车牌定位方法，并对比了各自的优缺点。
随后，本文提出了一种基于深度学习的车牌定位算法，通过训练卷积神经网络模型实现对车牌区域的准确定位。
在车牌字符识别方面，本文介绍了传统的模板匹配、支持向量机（SVM）和深度学习等识别方法，并对各种方法的性能进行了比较。
在此基础上，本文提出了一种基于卷积神经网络的字符识别算法，通过训练模型实现对车牌字符的准确识别。
本文通过实验验证了所提出的车牌定位与车牌字符识别算法的有效性和可行性。
实验结果表明，本文提出的算法在车牌定位和字符识别方面均具有较高的准确率和鲁棒性，为车牌识别技术的实际应用提供了有力支持。
本文的研究不仅对车牌识别技术的发展具有重要意义，也为智能交通系统的进一步推广和应用提供了有益参考。
二、车牌定位算法的研究与实现车牌定位是车牌字符识别的前提和基础，其主要任务是在输入的图像中准确地找出车牌的位置。
车牌定位算法的研究与实现涉及图像处理、模式识别等多个领域的知识。
车牌定位算法的研究主要集中在两个方面：一是车牌区域的粗定位，即从输入的图像中大致找出可能包含车牌的区域；二是车牌区域的精定位，即在粗定位的基础上，通过更精细的处理，准确地确定车牌的位置。
在车牌粗定位阶段，常用的方法包括颜色分割、边缘检测、纹理分析等。
颜色分割主要利用车牌特有的颜色信息，如中国的车牌一般为蓝底白字，通过颜色空间的转换和阈值分割，可以大致找出可能包含车牌的区域。
边缘检测则主要利用车牌边缘的灰度变化信息，通过算子如Canny、Sobel等检测边缘，从而定位车牌。
车牌识别研究内容
车牌识别研究内容车牌识别是一种自动化技术,可以自动识别车牌上的文字、数字和符号,并提取相关信息。
车牌识别技术在交通、安防、监控等领域有广泛的应用,可以提高交通效率、减少交通事故、保障公共安全。
本文将介绍车牌识别的研究内容,包括车牌识别的基本原理、车牌识别技术的分类、车牌识别系统的组成和车牌识别技术的应用。
一、车牌识别的基本原理车牌识别的基本原理是利用计算机视觉和图像处理技术,对车牌图像进行自动识别。
车牌识别系统通常包括图像采集设备、图像预处理设备、特征提取设备、字符识别设备等组成。
图像采集设备用于采集车牌图像,通常采用摄像机或相机。
图像预处理设备用于对车牌图像进行预处理,包括亮度调整、对比度调整、色彩平衡等操作,以提高车牌识别的准确率。
特征提取设备用于提取车牌图像的特征信息,包括车牌的颜色、形状、字符大小等特征。
字符识别设备用于对车牌图像中的文字进行字符识别,将识别结果输出到计算机中。
二、车牌识别技术的分类车牌识别技术可以根据车牌的形状、颜色、字符大小等因素进行分类。
常见的车牌识别技术包括:1. 文字识别型车牌识别技术:这种技术可以识别车牌上的文字,如英文、中文等。
文字识别型车牌识别技术通常采用深度学习算法进行字符识别。
2. 数字识别型车牌识别技术:这种技术可以识别车牌上的数字,如1、2、3等数字。
数字识别型车牌识别技术通常采用深度学习算法进行数字识别。
3. 字符识别型车牌识别技术:这种技术可以识别车牌上的各种字符,如字母、汉字、符号等。
字符识别型车牌识别技术通常采用深度学习算法进行字符识别。
三、车牌识别系统组成车牌识别系统通常由以下几个部分组成:1. 图像采集设备:用于采集车牌图像。
2. 图像预处理设备:用于对车牌图像进行预处理,包括亮度调整、对比度调整、色彩平衡等操作。
3. 特征提取设备:用于提取车牌图像的特征信息,包括车牌的颜色、形状、字符大小等特征。
4. 字符识别设备:用于对车牌图像中的文字进行字符识别,将识别结果输出到计算机中。
车牌识别系统的研究与实现
pattern recognition and computer vision technology,whose research and
development is related to the field of image processing，artificial intelligence，
越重要的作用。我国道路在未来20年内仍然处于建设阶段，而城市也将面临
机动化的关键时刻，根据我国道路交通的实际需要及当前技术基础及发展规划，
当前智能交通发展应关注信息化公共交通系统。信息化公共交通系统的目的是
通过以信息技术等对传统公共交通系统进行技术改造，从技术上落实公共交通
优先发展的战略，提高公共交通系统的服务水平和管理水平，争取实现在城市
and automation have begun to develop into the various sectors in the direction．Since
the Intelligent Transportation was proposed，the license plate recognition doomed to
3.1车牌的基本特征22
3.2基于纹理特征分析的定位方法22
3.3基于数学形态学的定位方法23
3．4基于边缘检测的定位方法24
3.5基于小波分析的定位方法25
3.6基于图像颜色特征的定位方法26
第4章车牌字符分割28
4.1车牌字符分割的技术难点28
4.2投影分割28
4.3基于聚类分析的字符分割29
基于图像识别的车牌自动识别技术研究与实现
基于图像识别的车牌自动识别技术研究与实现摘要：随着交通工具的快速发展和普及，车辆数量的增加导致了交通管理的挑战。
车牌自动识别技术作为一种有效的交通管理手段，受到越来越多的关注。
本文旨在研究和实现基于图像识别的车牌自动识别技术，通过分析和概述相关研究成果，设计和实现一个完整的车牌自动识别系统。
1.引言随着车辆数量的快速增加，交通事故和交通堵塞问题日益严重。
车牌自动识别技术被广泛应用于交通管理、车辆监控、停车场管理等领域，实现对车辆行为和流量的监测与管理。
该技术通过图像识别算法和机器学习方法，能够自动识别和提取车辆的车牌信息。
2.车牌自动识别技术的研究进展车牌自动识别技术的发展经历了几个阶段。
早期的车牌识别技术主要基于传统图像处理算法，如颜色分割、字符分割和字符识别等。
然而，这些方法在复杂背景、光照变化和字符模糊等情况下容易出现误识别。
近年来，随着深度学习算法的兴起，基于卷积神经网络（CNN）的车牌自动识别技术取得了显著的进展。
通过使用深度学习算法，可以有效地提高车牌识别的准确度和鲁棒性。
3.基于图像识别的车牌自动识别技术原理基于图像识别的车牌自动识别技术主要包括以下几个步骤：车牌定位、车牌字符分割和字符识别。
首先，通过图像处理技术，对输入图像进行预处理，包括去除噪声、调整对比度和亮度等。
然后，使用特征提取算法和机器学习方法，对车牌进行定位，将车牌从图像中分割出来。
接下来，对分割得到的车牌进行字符分割，将每个字符分离出来。
最后，通过字符识别算法，对每个字符进行识别，得到完整的车牌号码。
4.基于图像识别的车牌自动识别技术实现为了实现基于图像识别的车牌自动识别技术，需要搭建一个完整的车牌自动识别系统。
系统的核心是图像识别算法模块，包括车牌定位、字符分割和字符识别。
在车牌定位模块中，可以使用基于颜色特征或形状特征的方法来实现车牌的定位。
在字符分割模块中，可以使用基于连通域或基于卷积神经网络的方法来实现字符的分割。
车牌识别技术的发展及研究现状
车牌识别技术的发展及研究现状随着世界的发展，交通的发达，大量的机动车以及步行者在街头穿梭，人口出行已成为日常生活中不可或缺的一部分。
但是，每当一辆机动车从街道上穿过的时候，一个重要的问题容易发生：谁来负责识别每辆机动车？随着科技的发展，车牌识别技术应运而生，它为解决交通问题提供了有效的手段，也极大地改善了交通安全，促进了智慧交通的形成。
车牌识别技术是一种计算机视觉技术，它可以识别机动车的特定信息，包括车牌号码、车辆品牌、车型等等。
这项技术主要利用图像处理技术中的图像分类、文本识别技术和识别技术等，可以有效地识别和识别车牌号码，根据车牌号码识别车辆型号，并将其记录到数据库中。
在车牌识别技术发展的初期，主要采用边缘检测和分类算法，这些算法基于经典的图像处理技术，将车牌图像分割成字符图像，并将字符与规定的数据库中的模板进行比较，从而识别出车牌号码。
然而，由于环境因素的不同，车牌可能会发生变化，如受到阴影、反光、变形等影响，因此，传统的车牌识别算法受到了很大的限制。
为了改善这种情况，许多科学家都进行了大量的研究工作。
基于机器学习的技术，例如卷积神经网络（CNN），可以准确的判断出车牌的型号，并且不受到环境的影响，能够有效地识别车牌及其相关信息。
此外，近年来，越来越多的国家开始试用无人驾驶技术，车牌识别技术在无人驾驶汽车中的应用越来越多，可以实时监控车辆的行驶路线，为交通安全提供有力的支持。
尽管车牌识别技术已经取得了一定程度的成功，但是它仍然存在一些挑战。
首先，车牌容易受到噪声的影响，这会降低识别的准确性，需要对算法进行修改以提高准确性。
其次，由于车牌的种类繁多，较为复杂，目前算法识别的准确性较低，有待于提高。
另外，考虑到安全性和隐私保护，车牌识别技术还需要增强数据安全性，充分保护用户的隐私权。
因此，车牌识别技术需要继续发展，改进技术和更新算法，以应对新出现的挑战。
随着技术的进一步发展，车牌识别技术将有助于提高车辆的安全性，加大交通管理的效率，实现智慧交通的未来发展。
高效识别车牌技术的研究与应用
高效识别车牌技术的研究与应用车牌识别技术（License Plate Recognition, LPR）已经成为了现代交通管理的一项核心技术，商业用途也广泛。
能够高效识别车牌的技术，不仅可以加快车辆通行效率，减少事故率，还可以作为各种监控系统的重要组成部分，帮助相关单位更快更准确地对违法行为进行追踪和处理。
目前，车牌识别技术有三种主要的技术方案：基于光学字符识别的方案、基于车牌特征点检测的方案、基于深度学习的方案。
每种方案都有自己的优劣势，需要针对不同场景和使用需求进行选择和优化。
一、光学字符识别方案光学字符识别方案（Optical Character Recognition, OCR）是一种较为成熟的技术，它通过对图像中的字符进行分割、预处理和识别，来实现对车牌信息的提取。
该技术要求车牌图像清晰，且分割、预处理时应当避免干扰因素的影响。
优点：识别率相对较高，可用于一些对准确率要求不高的场景，例如小区出入口。
缺点：对环境条件要求较高，对于图像分辨率差、光线不好等情况表现欠佳。
同时，该技术实现需要依赖专门的硬件设备和软件系统，投资成本较高。
二、基于车牌特征点检测方案基于车牌特征点检测方案，是通过对车牌图像中的特征点进行检测、匹配，来实现车牌信息的提取。
该方案主要依靠计算机视觉和图像处理的技术，涉及图像分割、噪声抑制、图像增强等多个领域。
优点：该方案对环境要求相对较低，不受光照和分辨率等因素的影响。
同时，其框架较为简洁，投资成本相对较低。
缺点：该技术在操作中较为复杂，需要特定领域的专业人才进行操作和维护。
同时，对于类似于黑白车牌和变形车牌等复杂情况，该技术的识别效果不佳。
三、基于深度学习的方案近年来，基于深度学习的车牌识别技术得到了广泛应用。
该方案通过大规模数据集训练神经网络，从而实现对车牌图像的特征提取和信息识别。
优点：尤其在大型场所和高速公路等车流量较大的区域，该技术的处理速度和识别效率都具有一定优势。
车牌识别系统的研究与实现开题报告
车牌识别系统的研究与实现开题报告一课题来源及选题依据（一）课题名称智能交通车牌识别技术研究及软件设计（二）课题来源及选题依据随着城市人口、机动车辆拥有量和交通流量的大幅度增长，刺激了交通需求的迅猛增长，对交通基础设施建设，交通控制、安全管理的要求也日益提高。
目前，国内外大多数城市交通路口交通灯控制系统，仍然遵循着固定的时间控制通行模式，造成了空闲时路面的浪费和车辆拥挤现象。
因此，如何发挥道路交通设施的最大效益和提高交通管理效率实现交通管理的自动化和智能化成为各国交通部门一个重要的研究课题。
目前各国推崇的办法是发展智能交通系统。
ITS，即智能交通系统，最早是由美国智能交通学会CITS America提出的。
智能交通系统对于城市交通问题以及高速公路系统等问题都有十分广泛的应用前景。
在经济与科技高速发展的今天，道路运输早已成为我国交通运输业中重要的运输方式。
随着近年来汽车的普及，其数量在短时间内呈现直线增长的趋势，随着而来的交通问题也日趋严重，所以对交通管理的要求正在日益提高。
车牌号码是汽车的识别标志，使车牌号码的管理自动化成为交通自动化的关键。
车牌识别技术涉及到模式识别、图像处理、人工智能、信息论、计算机等诸多学科。
车牌识别具有长远广泛的发展前景，可以在停车场，高速公路收费站，电子警察，超速抓拍，闯红灯抓拍等领域运用。
车牌识别系统（LPR）作为智能交通系统关键技术之一，具有对车辆进行自动化监视，验证，登记与报警等功能，可应用于高速公路管理系统，停车场收费管理，小区车辆管理与电子警察等领域当中。
二国内外研究现状及发展趋势国外对车牌识别系统的研究比较早，早在上世纪70年代，国外的研究人员就开始对车牌号码的识别进行了研究，到目前为止，在国外车牌识别系统已经做得比较成熟了。
国际上车牌识别目前已成为“平安城市”建设中重要的组成部分，为道路交通管理提供帮助，其不仅应用于闯红灯抓拍、超速行驶违章抓拍、车辆旅行时间统计、高速公路车辆管理应用等道路交通应用中，还在治安安防监控中如治安卡口车牌识别、盗抢车辆通缉、刑事案件辅助侦破等应用中都得到了广泛的使用。
车牌识别技术的发展与应用研究
车牌识别技术的发展与应用研究随着城市交通的日益繁忙，车辆管理变得愈加关键，而车牌识别技术的发展和应用为这一领域带来了巨大的影响。
本文将探讨车牌识别技术的历史与现状，并探究其在现代交通管理和安全领域中的应用。
一、车牌识别技术的历史车牌识别技术源于20世纪70年代的美国，那时主要用于警察抓捕犯罪嫌疑人。
早期的车牌识别技术主要使用手动方法，比如直接将车牌信息写在纸上或记录在计算机上。
随着计算机技术的快速发展，车牌识别技术也发生了空前的变革。
二、车牌识别技术的现状现代的车牌识别技术已经达到了令人惊叹的水平，其发展历程也经历了不同的阶段。
现代车牌识别技术的核心是计算机视觉和人工智能技术的结合。
通过计算机，车牌识别技术能够自动快速获取车牌信息，并将信息进行处理并输出。
现代车牌识别技术的应用也非常广泛，他们被广泛应用于道路管理、车辆管理和城市交通管理等领域。
作为一种便捷的车辆识别和管理工具，车牌识别技术的应用不断发展并不断推广。
三、车牌识别技术的应用车牌识别技术在应用过程中有多种形式。
一种方式是通过车牌识别技术来进行超速检测，以便及时查处违规行为。
这种方式在道路管理领域经常使用。
另一种方式是在车辆管理领域使用车牌识别技术，以便对车辆进行准确的管理，比如停车场查车、公共交通车位管理等。
这种方式在城市交通管理中也有着广泛的应用。
在安全领域，车牌识别技术还可以用于识别盗窃车辆或车辆的所有者以便对车辆进行追踪和监控。
车牌识别技术也受到了科技公司、政府和其他行业的广泛关注。
科技公司正在开发更多的车牌识别技术，并将其融入更多的智能交通系统中。
政府也在通过向所属机构和警方提供车牌识别系统，来促进交通安全和道路管理。
其他行业还在探索车牌识别技术在工业自动化，安防领域和电子商务领域的应用。
四、车牌识别技术的未来趋势车牌识别技术将在未来继续演变和发展并成为智能交通的重要部分。
随着人工智能和机器学习技术的不断发展，车牌识别技术将有助于更好地维护交通秩序和城市安全。
车牌汉字识别方法研究
、
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
（ 区 ） 辆 管 理等 在 内的 一 系列 智 能管 理 小 车 系统 应 运 而 生 。 在上 述 智 能 系 统 中 ， 字符 识 别 都 是 其 核 心 内 容 ， 而 汉 字 识 别
（ ）统 计 特 征 匹 配 法 二
一
（ ｉｅｅ Ｃ ａａ ｔｒＲｅ ｏ ｎｔｏ ， ＣＣ 又 Ｃｈｎ ｓ ｈ ｒｅｅ ｃ ｇ ｉ ｎ ｉ Ｒ） 汉 字 的 统 计模 式 识 别将 字 符 点阵 看 作 是 字 符 识 别 的重 点和 难 点 所 在 。 如 何进 一 个整 体 ，从 这 个 整 体 上 经过 大 量 统 计 得 步 提 高 汉字 的识 别 率 ，降 低 拒 识率 和 误 识 到 所 用 特 征 ，用 尽 可 能 少的 特 征 模 式 来描 率 ，提 出有 针 对 性 的 汉 字 识 别 解 决 方 案 ， 述 尽 可 能 多 的 信 息 ，抗 干扰 性 强 ，在 实 际 仍 有 许 多 工 作要 做 ，这 也 正 是 本 文对 汉 字 应 用 中 使 用 率 较 高 。 识 别 方 法 进 行 研 究 的 目的 所 在 。 根 据 所提 取 特 征 的 类 型 ，特 征 统 计 的 二 、 车 牌 汉 字 识 别 方 法 方法有 下面几种 ： 汉 字 识 别 属 于 模 式识 别的 范 畴 ，通 常 （ 整体 变换 分析法 ： ａ） 对字 符图像 进行 的 汉 字识 别方 法 可 分 为 两 类 ：一 是 基 于 汉 二进制变换 （ ｗａ ｓ 如 ｌｈ，Ｈａ ａ ｒ ｄ ｍａ ｄ变换 等） 字结 构（ 画特征 ） 笔 的结 构识 别 ， 二是 基 于汉 或更 复杂的变换 （ Ｆ ｕ ｉ ｒ 如 ｏ ｒｅ ，Ｈｏ ｇ ｕ ｈ变换 字 统 计特 征 的 统 计 识 别 。 结 构模 式 识 别 方 等 ） ，变换 后 的特 征维 数 大大 降低 。但 这 些 法 的优 点是 可 以 识 别 复 杂的 模 式 ，缺 点 是 变 换 不 是 旋 转 不 变 的 ，对 于 倾 斜 变 形 的字 需 要进 行 笔 画提 取 。 在 统计 模 式 识 别 方 法 符 识 别 会 有 较 大偏 差 。 二进 制 变 换 虽然 计 中 ，特 征 提 取 方 便 ， 识 别速 度 与 识 别 对 象 算 简 单 ，但 没 有 明 显的 物 理 意 义 。 复 杂的 无 关 ，但 需 要 得 到 汉 字集 的 稳 定 特 征 ，且 变 换 通 常 运 算 量 太 大 ， 难 以 实 用 。 在 汉 字 笔 画 较 多 时 要 求 的 特 征 量 非 常 巨 （） ｂ 几何矩 （ ｅ ｍｅ ｒ ｍｅ ｔ特征 。 Ｇ ｏ ｔ ｉ Ｍｏ ｎ ） ｃ 大 。从 一般 应 用 来 看 ，二 者 各 有 优 缺 点 。 利 用 矩 不 变量 ，统 计 多个 矩 作 为特 征 ，进 具 体 说 来 汉字 识 别 方 法 常 用 的有 模 板 行 匹配 识 别 。但 移 不 变 、比 例 不 变 的几 何 匹 配法 、统 计 特 征 匹配 法 、人 工 神 经 网络 矩 只 在 线性 变换 下 成 立 ，实 际 环 境 中 ，很 识 别法等。 难 保 证 线 性 变 换 这 一 前 提 条件 。 （ ） 模 板 匹 配 法 一 （） ｅ ＳＰｌ ｎ 曲线拟 合与傅立叶描 绘子 ｉ ｅ 这 个 方法 是 把 输 入 的 字符 直 接 和 标 准 （ ｏ ｒ ｒ Ｄ ｓ ｒ ｔ ｒ 征。这两种方法都是 Ｆ ｕ ｉ ｅｃ ｉ ｏ ） ｅ ｐ 特 的 字符 原 型 进 行 比较 ，找 到 与 之 最 匹 配的 提取字符 图像的轮廓特征 。Ｓ ｌｎ Ｐ ｉ ｅ曲线拟合 模板 。模 板 匹配对噪 声 、倾斜 、形变 等 因素 是在轮廓上找到 曲率大的折点 ，利用 Ｓ ｌ ｎ Ｐ ｉｅ 影 响 很 敏 感 ，而且 对 字 符 的 字 体 风格 不 具 曲 线 来近 似 相 邻 折 点 之 间 的轮 廓 线 ， 因此 有 适 应 性 。 但 考虑 到 车 牌 中 出 现 的汉 字 的 对于 目标旋转很敏 感。Ｆ ｕ ｉ ｒ描绘子利用 Ｏ ｒｅ ｏ ｒｅ ｏ ｒｅ 有限性（ 一般 有四十 多个汉字 ） ，仍然 可以考 Ｆ ｕ ｉ ｒ函数拟合封闭的轮廓线 ，将 Ｆ ｕ ｉ ｒ 虑 构 建 标 准 汉 字 模 板 库 来 进 行 模 板 匹配 。 函数 的各 个 系数 作 为 特 征 ， 因此 对 于 笔 划 但 在 实 际 研 究 中我 们 发 现 ，二 值 化 的 图形 断 裂 ，轮 廓 线 不封 闭的 字符 图像 不适 用 。 模 板 虽 然直 观 ，但 其 匹配 计 算过 程 过 于 简 （ ） 划密度 特征 描述 了汉字 各部分笔 ｄ 笔 单直 接 ，对倾斜 、形变 、残 损 、模 糊的 待识 划 的 疏 密 程 度 ， 提 供 了比 较 完 整 的 信 息 。 别字符 匹配误差 较大 ，因此 鲁棒性 较差 。而 在 脱机 手 写体 汉 字 识 别 等 图像 质 量 可 以保 灰 度模板 由于色 彩、光 照等 因素影 响 ，难以 证 的 前 提 下 ，该 特 征 相 当稳 定 。但 在 字符 找 到 普遍 适 用 的 模 板 形 式 实现 直 接 的 匹配 内部 笔 划 粘 连 时 误 差 大 ，不 适 用 。 计 算 。 在此 基 础 上 提 出 的 基 于二 值 图形 变 当然 还 有 许 多 种不 同的 统 计 特征 ， 如
文字识别技术在车牌识别中的应用案例与使用教程
文字识别技术在车牌识别中的应用案例与使用教程近年来，随着人工智能技术的不断发展，文字识别技术在各个领域中的应用越来越广泛。
其中，车牌识别作为文字识别技术的一种重要应用之一，不仅提高了交通管理效率，也提升了道路安全性。
本文将为大家介绍文字识别技术在车牌识别中的应用案例与使用教程。
一、文字识别在车牌识别中的应用案例1. 智能停车场系统智能停车场系统是文字识别技术在车牌识别领域的一种重要应用案例。
通过在停车场进出口处安装摄像头和相关的文字识别设备，系统能够自动识别进出停车场的车辆的车牌号码，并将其与数据库中的车牌信息进行匹配，实现快速准确的车辆识别管理。
该系统提高了停车场的管理效率，减少了排队等待的时间，同时也增强了停车场的安全性。
2. 道路交通违章监控系统文字识别技术在道路交通违章监控系统中的应用案例也十分常见。
这种系统通过在道路上设置监控摄像头，利用文字识别技术识别车辆的车牌号码，并与数据库中的违章车辆信息进行比对，及时发现并记录交通违章行为。
这不仅提高了交通管理的效率，还有效地减少了违章行为的发生。
3. 物流管理系统文字识别技术还被广泛应用于物流管理系统中的车辆识别。
物流管理系统通过在物流仓库或配送中心出入口处安装相应设备，实现对进出车辆的智能识别。
文字识别技术能够准确识别车牌号码，并与物流系统中的车辆信息进行匹配，实现自动化管理与追踪。
这种应用案例可以提高物流运输的效率，降低配送过程中的人为错误。
二、文字识别技术在车牌识别中的使用教程1. 硬件设备准备要使用文字识别技术进行车牌识别，首先需要准备相关的硬件设备。
通常情况下，摄像头是必备的设备之一，可以选择高清晰度的摄像头以确保准确的图像捕捉。
此外，还需要安装文字识别设备和相应的存储设备，以便将车牌识别结果保存和进行后续处理。
2. 车牌图像采集与预处理在进行车牌识别之前，需要进行车牌图像的采集与预处理工作。
摄像头应该被正确安装在适当的位置，以保证车牌图像的清晰度和可视化程度。
车牌识别技术研究及实现
学号：14071400881 湖南理工学院毕业设计题目：车牌识别技术研究及实现作者雍亮届别2010院别信息与通信工程学院专业电子信息工程指导老师周嘉伟完成时间2011.05摘要本文主要分为三个部分。
车牌的定位阶段，在研究了经典图像分割和定位算法后, 提出了一种简单实用的车牌定位算法即“基于车牌彩色信息和车牌先验知识的车牌定位算法”。
字符的分割阶段，充分利用了车牌标准的先验性知识，在垂直投影的基础上将牌照分割成为单个字符。
识别阶段，运用模板匹配的原理，通过反复试验和比较选定了适合的模板和结构，顺利地进行了字符的识别。
本文所采用的车牌识别技术均在计算机上进行了仿真实验，实现了相应的定位、分割和识别功能。
实验结果证明，这些方法能够较为准确地实现车牌识别，特别是对字母和数字的识别，且具有较好的效果。
关键词：图像处理；车牌识别；车牌定位；字符分割；字符识别ABSTRACTThe paper mainly consists of three parts. During the stage of license plate location, the paper presents a simple and practical algorithm of License Plate Location based on colored information of license plate and the Prior knowledge of the license plate after the study of classic image segment and location algorithm. During the course of character segmentation, we make the best of the apriority knowledge of the normal license plate and use the vertical projection to segment it into single characters. Finally we use template matching to recognize the characters. We have realized the three stages of license by using computer. The experimental result that this system can accurately achieve the three stage operation, especially for the alphabetic and figure character recognition.Keywords: image processing; license plate recognition; license plate location; characters’segmentation; character recognition目录摘要 (I)ABSTRACT (II)目录 (III)第1章绪论 (1)1. 1 车牌识别技术的研究背景及意义 (1)1. 2 车牌识别技术的研究现状 (2)1. 3 本文主要完成的工作 (3)1. 4 本论文的组织结构 (4)第2章车牌图像预处理 (5)2. 1 车牌图像的灰度化 (5)2. 2 图像的增强 (5)2. 3 图像的二值化处理 (7)第三章车牌图像定位提取 (9)3. 1 车牌定位的先验知识 (9)3. 2 常用车牌定位算法 (10)3．3 基于彩色信息的车牌图像定位方法 (12)3．3．1 RGB颜色空间转化为HSV颜色空间 (12)3．3．2 基于彩色信息的车牌定位算法 (13)3. 4 Radon变换及其检测直线的基本原理 (14)3. 5 车牌倾斜校正 (15)第4章车牌字符分割 (17)4. 1 本论文使用的字符分割算法 (17)4. 1. 1 车牌上下边框的去除 (17)4. 1. 2 字符的分割算法 (18)第5章车牌字符识别 (20)5. 1 模式识别的基础知识 (20)5. 2 常用车牌字符识别的算法 (21)5. 3 基于模板匹配的字符识别算法 (22)5. 4 基于人工神经网络的字符识别算法 (23)5. 5 实验结果对比与分析 (25)总结及展望 (27)参考文献 (29)致谢 (30)附录 (31)第1章绪论1. 1 车牌识别技术的研究背景及意义近年来，各种机动车辆不断增加，导致道路交通流量不断增大，交通事故、交通堵塞等问题日益严重。
车牌识别系统方法的研究和实现
车牌识别系统方法的研究和实现工程领域：软件工程研究生指导老师随着社会经济的不断发展和人们生活水平的普遍提高，交通变得越来越拥挤，智能交通系统已经成为交通管理的主要方向，而车牌识别系统是智能交通管理系统的核心内容，研究车牌自动识别技术具有重要的实用价值。
论文主要完成了车牌识别系统的方法研究和设计工作。
车牌识别过程主要包括：车牌预处理、车牌倾斜校正、数字字符分割和字符识别。
车牌预处理方法，首先通过中值滤波对图像进行平滑处理，再用寻求最佳阈值的方法对图像进行二值化的处理。
车牌倾斜校正方法，首先利用Hough 变换提取车牌边框的直线，并对结果进行统计平均求出车牌的倾斜角度，再采用仿射变换得到校正后的图像。
数字字符分割方法，首先利用先验知识去除边框和去除孤立单元面积，然后利用投影分割法对车牌图像进行分割，从而得到数字字符的精确位置。
字符识别方法，采用基于细化图像的Hausdorff距离模板匹配识别方法，识别之前首先进行图像的归一化和细化预处理，然后建立细化图像的标准模板库，用Hausdorff距离匹配，将车牌字符识别出来。
试验结果表明，论文所提出的多种预处理与识别技术有机结合的车牌识别方法能较准确地识别车牌，整个系统的识别能力和运行性能良好。
关键词：图像去噪，二值化，字符分割，模板匹配，字符识别License Plate Recognition Research andImplementationField: Software EngineeringGraduate Student：Han Rui Advisors：Ruan Shuhua Tang SanpingWith the social economic development and people's standard of living are general improving,traffic has become more and more congestion.Intelligent Transportation System(ITS) is the main way to solve the traffic congestion and blocking,LPR is an important field in the ITS,and it has great application value.On the basis of other people's research，this paper has researched and designed LPR, This paper has mainly the following four parts: image preprocessing,tilt correction, character segmentation and character recognition. Image preprocessing described the pretreatment work of the image, including smooth the image by making use of the template of median filter, and binarize the image by using the method of seeking the best threshold value. Image tilt correction uses Hough transform to extract license plate line, and the results are statistical average, and then calculate the tilt angle. Finally, the image can be corrected by affine transform.character segmentation gets rid of the plate lines and sound areas through calculating the area,and then uses traditional projection to find the exact location of the characters.character recognition uses template matching to identify which is according to Hamming distance.The experiments show that the method is effective and feasible,it can lacate the licence plate and recognize characters.Keywords:Image Denoising,Binarization,Character Segmentation,Template Matching, Character Recognition目录1绪论 (4)1.1课题背景及意义 (4)1.2车牌识别技术的国内外发展现状 (5)1.3车牌自动识别技术的使用范围 (5)1.4我国车牌识别技术的特殊性 (6)1.5车牌识别技术组成.............................................. 错误！未定义书签。
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车牌的先验知识进行粗定位， 然后采用 Ｏｓ 闽值二值化方法等进行快速鲁棒的 ｔｕ
车牌区域细定位 ，获得完整 、 晰的车牌轮廓 ，并采用回扫 式字 符切割方法，充 清 分利用 了车牌字符 固有 的特 点准确 找到各个字符的分割 点， 为特征提取奠定 了基 础；
（） ２ 提出一 种优化的 Ｇｂｒ 波器特征提取算法直接对灰度图 ａ 滤 ｏ 像进行特征 提取。 利用车牌汉字图像的 统计信息和错误识别率 进行参数的筛选解决了Ｇ ｂ ａｏ ｒ 滤波器组用在车牌汉字特征提取中的 参数优化设计问 题，保证了较优的识别性 能， 也避免了 传统方法中因 二值化操作造成的结构信息 丢失， 有效降 又能 低数据 维度，同时Ｇ ｂｒ ａｏ滤波器提取的特征对光照、 轻微旋转具有很好的 鲁棒性。 （） 采用改进 Ｐ Ｂ 神经网络作为分类器的 ３ 提出 分类方法， 针对 Ｂ 算法存在 Ｐ 的收敛 速度慢、 易陷入局部极小的 缺点， 分别引入动量因 子和 自 适应学习速率对 其进行改进。该方法可以使网络收敛到更优点，同时加快了 收敛速 度。
保 密 口， 在
本 学位 论文 属于
年解密后适用本授权书。
不密 保彭
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指师 ｝ 导必 ｊ 教 签 学作“ 泞 ‘ 年卿甲日 位 者： 论” 文 幸
独 创 性 声 明
本人郑重声明： 所呈交的学位论文， 是本人在导师的指导下， 独 立进行研究工作所取得的成果。 除文中已 注明引 的内容以外， 用 本论 文不包含任何其他个人或集体 已 经发表或撰写过的 品 作 成果。 对本文 的研究做出重要贡献 的 个人和集体， 已 均 在文中以明 确方式标明。 本 人完全意识到本声明的法律结果 由 本人承担。
由于 笔划多，相对 于字母、数 字来说， 目前识别率较低 ，因此，车牌汉 字识 别问
题是车牌识别的关键技术难 题之一， 研究车 牌汉字识别问 题并 提高其识别率具有
重要的现实意义 。
本文针对车牌汉字识别 及相关技术进行研究，主要工作包括：
（ ）在对 车牌汉 字进行识别前 需要进行必 要的预处理工 作，我们首先运用 １
ｐ ｔ ｒ ｏｎ ｉ ｓｓｍ ｅ ｏ ｏｊ ｔ ｒｎ ｍｅ ｏｓ ｐｏｅ ｅ ｅｔ ｉ ｏ ｌｅ ｇｉｏ ｙｔ ｂ ｄ ｂｅ － ｉ ｔ ｔ ｄ ａｄ ｖ ｔｅ ｃｖｔ ｆ ａ ｅ ｃ ｔ ｎ ｅ ａ ｓ ｎ ｃ ｏ ｅ ｈ ｎ ｒ ｈ ｆ ｉ ｙ ａｏｅ ｏ ｔ ｏ ｓ ｅｐｒ ｎｓ ｂｖ ａ ｒｈ ｌ ｉ ｍｓ ｏ ｘｅｍｅｔ ｇ ｆ ｍｅ ｉ ． Ｋｅｗ ｒ ： ｔｒ ｃｇｉ ｎ Ｖ ｈ ｌＬｃｎｅ ｌｅ ｅｔ ｎ Ｇ ｂｒ ｒ； ｙ ｏｄ ｐ ｅ ｒ ｏｎｉ ； ｉ－ ｅｓ－ ａ ｄｔ ｉ ； ａｏ ｆｔｓ Ｂ ａ ｎ ｅ ｔ ｏ ｅｃ ｉ ｐ ｔ ｅ ｃｏ ｉｅ ｌ Ｐ Ｎ ｕａＮ ｔｏｋ ｖｈ ｌｌｅｓ－ａ Ｃ ｎｓ ｈｒ ｅ ｅｏｎ ｉ ｅｉ ｎｅ ｌｅ ｉｅ ｃａａｔ ｒｃｇｉｏ ； ｅｒｌ ｗ ｒ； ｉ －ｃ ｅ ｅｃ ｐ ｔ ｈ ｅ ｃ ｒ ｔｎ
摘
要
车牌识别 系统 （ Ｐ Ｌ Ｒ）是智能交通系 统的核心组成部分 ，广泛应用于交通部
门的 违章检测 （ 子警察） 高速公路自 电 、 动收费和智能 停车场管理等方面。 车牌 识 别系统主要包含车牌定位、 字符分割、 车牌字符识别三个主要部分， 综合了 模 式识别、 人工智能、 计算机视觉和数字图 形图 像处理等多个学科领域。 牌汉字 车
Ｉｃｌａｏ， ａ ｅｔｃｏ ａｄ ａ ｒ ｏｎ ｏ ． ｎｅｒ ｅ ｔ ｈｏｏｉ ｓｃ ａ ｏａｚｔ ｎ ｈｒ ｒ ｔｎ ｃ ｒ ｇｉ ｎ Ｉｉ ｇａ ｄ ｎｌ ｅ ｕｈ ｉ ｉ ｃ ｘａｉ ｎ ｈ ｅ ｃ ｔ ｉ ｔ ｔ ｔ ｅ ｃ ｇ ｓ ｓ
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（ ）采用面 向对 象的设计方 法给 出了车牌汉字 识别的原型 系统，从实际运 ４ 行 实验中验证 了上述 方法的有效性 。
关键词： 模式识别；车牌检测； Ｇｂｒ ａｏ滤波器； Ｐ Ｂ 神经网络；车牌汉字识别；
江 苏 大 学 硕 士 学 位 论 文
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