Matlab环境下基于神经网络的车牌识别
(完整版)基于matlab的车牌识别(含子程序)
基于matlab的车牌识别系统一、对车辆图像进行预处理1.载入车牌图像：function [d]=main(jpg)[filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg', 'JPEG 文件(*.jpg)'});if(filename == 0), return, endglobal FILENAME %定义全局变量FILENAME = [pathname filename];I=imread(FILENAME);figure(1),imshow(I);title('原图像');%将车牌的原图显示出来结果如下：2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图：I1=rgb2gray(I);%将彩图转换为灰度图figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图像');figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');%绘制灰度图的直方图结果如下所示：3. 用roberts算子进行边缘检测：I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');%选择阈值0.18，用roberts算子进行边缘检测figure(3),imshow(I2);title('roberts 算子边缘检测图像');结果如下：4.图像实施腐蚀操作：se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);%对图像实施腐蚀操作，即膨胀的反操作figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');5.平滑图像se=strel('rectangle',[25,25]);%构造结构元素以正方形构造一个seI4=imclose(I3,se);% 图像聚类、填充图像figure(5),imshow(I4);title('平滑图像');结果如下所示：6. 删除二值图像的小对象I5=bwareaopen(I4,2000);% 去除聚团灰度值小于2000的部分figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小的对象');结果如下所示：二、车牌定位[y,x,z]=size(I5);%返回I5各维的尺寸，存储在x,y,z中myI=double(I5);%将I5转换成双精度tic %tic表示计时的开始，toc表示计时的结束Blue_y=zeros(y,1);%产生一个y*1的零阵for i=1:yfor j=1:xif(myI(i,j,1)==1)%如果myI(i,j,1)即myI的图像中坐标为(i,j)的点值为1，即该点为车牌背景颜色蓝色 %则Blue_y(i,1)的值加1Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计endendend[temp MaxY]=max(Blue_y);%Y方向车牌区域确定%temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引PY1=MaxY;while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))PY2=PY2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:);%x方向车牌区域确定%%%%%% X方向 %%%%%%%%%Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域for j=1:xfor i=PY1:PY2if(myI(i,j,1)==1)Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1; endendendPX1=1;while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x))PX1=PX1+1;endPX2=x;while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))PX2=PX2-1;endPX1=PX1-1;%对车牌区域的校正PX2=PX2+1;dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);t=toc;figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理区域');%行方向车牌区域确定figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位裁剪后的车牌彩色图像');的车牌区域如下所示：三、字符分割及处理1.车牌的进一步处理对分割出的彩色车牌图像进行灰度转换、二值化、均值滤波、腐蚀膨胀以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像，对分割出来的字符进行预处理（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识别给出文本形式的车牌号码。
如何使用Matlab技术进行车牌识别
如何使用Matlab技术进行车牌识别车牌识别技术是一种在现代交通管理、安保等领域应用广泛的技术。
通过使用Matlab软件，我们可以轻松实现车牌识别功能。
本文将介绍如何使用Matlab技术进行车牌识别。
一、图像预处理在进行车牌识别之前，首先需要对图像进行预处理。
图像预处理的目的是提取车牌信息并减小噪声干扰。
在Matlab中，我们可以使用一系列图像处理函数来实现图像预处理，包括图像二值化、边缘检测、形态学操作等。
这些函数可以帮助我们提取车牌轮廓，并去除背景和噪声。
二、车牌定位车牌定位是车牌识别的关键步骤之一。
通过车牌定位，我们可以找到图像中的车牌区域，并将其与其他区域进行区分。
在Matlab中，可以使用图像分割、形态学滤波等技术来实现车牌定位。
这些技术可以帮助我们提取车牌的形状、颜色和纹理等特征，并将其与其他区域进行区分。
三、字符分割一旦我们成功地定位了车牌区域，就需要将车牌中的字符进行分割。
字符分割是车牌识别中的一个重要环节。
通过将车牌中的字符进行分割，我们可以得到单个字符的图像，为后续的字符识别做准备。
在Matlab中，可以使用一系列图像处理函数来实现字符分割，包括边缘检测、连通性分析和投影分析等。
这些函数可以帮助我们将车牌中的字符与其他区域进行分离。
四、字符识别字符识别是车牌识别的核心任务。
通过对字符进行识别，我们可以得到车牌中的文本信息。
在Matlab中，可以使用模式识别、神经网络或者深度学习等技术来实现字符识别。
这些技术可以帮助我们训练一个分类器，将字符图像与对应的字符进行匹配。
通过匹配算法，我们可以得到车牌的文本信息。
五、车牌识别结果展示在进行车牌识别之后，我们可以将识别结果进行展示。
通过将识别结果与原始图像进行对比，我们可以验证车牌识别的准确性。
在Matlab中，可以使用图像绘制函数和文本显示函数来实现车牌识别结果的展示。
通过这些函数，我们可以在原始图像中标注出识别结果，并将结果显示在图像上。
基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现
基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现刘忠杰;宋小波;何锋;李芬;周培莹;刘百辰【摘要】This paper introduced a design and experimental simulation method of license plate recognition system based on the research of license plate location,license plate character segmentation and license plate character recognition.This method firstly located%通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究,提出了一种车牌识别系统的设计和实验仿真方法。
该方法首先采用基于Canny算子边缘检测和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波和形态学开运算后使用投影二分法分割出7个车牌字符,最后使用模板匹配和特征统计相结合的方法识别出车牌字符。
试验表明该方法是有效的、可行的,与传统使用单一算法相比较,该方法大大提高了车牌识别系统的正确率。
【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2011(030)014【总页数】4页(P37-40)【关键词】图像预处理;车牌定位;车牌字符分割;车牌字符识别【作者】刘忠杰;宋小波;何锋;李芬;周培莹;刘百辰【作者单位】常州先进制造技术研究所机器人系统实验室,江苏常州213164;常州先进制造技术研究所机器人系统实验室,江苏常州213164;常州先进制造技术研究所机器人系统实验室,江苏常州213164;常州先进制造技术研究所机器人系统实验室,江苏常州213164;常州先进制造技术研究所机器人系统实验室,江苏常州213164;常州先进制造技术研究所机器人系统实验室,江苏常州213164【正文语种】中文【中图分类】TP391.43随着世界经济和科学技术的不断发展,智能交通系统越来越多地被人们所关注。
matlab车牌识别原理
matlab车牌识别原理
MATLAB车牌识别原理涉及图像处理和模式识别技术。
首先，图
像被获取并传入MATLAB环境。
然后，车牌识别过程通常包括以下步骤：
1. 图像预处理，包括灰度化、去噪、增强和边缘检测等。
这些
步骤有助于减少干扰和突出车牌区域。
2. 车牌定位，使用图像处理技术，如边缘检测、形态学操作和
轮廓分析，来定位图像中的车牌位置。
3. 字符分割，在车牌上识别出的字符需要被分割成单独的图像。
这通常需要使用分割算法和形态学转换来分离每个字符。
4. 字符识别，对每个单独的字符进行识别。
这可以使用基于模
式识别的方法，如人工神经网络或支持向量机等，来对字符进行分
类和识别。
MATLAB提供了丰富的图像处理和模式识别工具箱，包括用于图
像预处理、特征提取和分类的函数和工具。
通过结合这些工具，可
以实现车牌识别系统的各个步骤。
此外，MATLAB还支持深度学习工具箱，可以用于训练深度神经网络来进行车牌识别。
总的来说，MATLAB车牌识别原理涉及图像处理和模式识别技术的综合应用，通过一系列步骤对车牌图像进行处理和分析，最终实现对车牌的准确识别。
(完整版)MATLAB车牌识别
目录1.引言 (2)2.设计概述 (3)2.1车牌识别技术 (3)2.2 车牌识别技术的发展 (3)2.3 车牌识别技术的国内外研究现状 (4)2.4 主要应用领域 (6)3.设计方案 (7)4.车牌识别系统的matlab实现 (8)4.1 图像的读取 (8)4.2 图像预处理 (9)4.2.1灰度变换 (9)4.2.2 图像校正 (10)4.3 牌照分割 (10)4.3.1 图像边缘提取及二值化 (11)4.3.2 BP神经网络 (14)4.4 车牌提取 (15)5.设计结果及分析 (16)5.1程序运行结果 (16)5.2程序结果分析 (17)总结体会 (18)参考文献 (19)附录1 (20)附录2 (28)1.引言伴随着世界各国车辆数量的增加，城市交通状况日益受到人们的重视。
如何有效地进行交通管理，越来越成为各国政府的相关部门所关注的焦点。
针对这一问题，人们运行先进的信息处理技术、导航定位技术、无线通信技术、自动控制技术、图像处理和识别技术及计算机网络技术等科学技术，相继研发了各种交通道路监视管理系统、车辆控制系统及公共交通系统。
这些系统将车辆和道路综合起来进行考虑，运行各种先进的技术解决道路交通的问题，统称为智能交通系统( Intelligent Transportation System，简称ITS)。
ITS 是20世纪90年代兴起的新一代交通运输系统。
它可以加强道路、车辆、驾驶员和管理人员的联系，实现道路交通管理自动化和车辆行驶的智能化，增强交通安全，减少交通堵塞，提高运输效率，减少环境污染，节约能源，提高经济活力。
智能交通系统以车辆的自动检测作为信息的来源，因而对车牌照等相关信息的自动采集和处理的一门新的交通信息获取技术——车牌识别(License Plate Recognition ，LPR) 技术逐渐发展起来，成为信息处理技术的一项重要研究课题。
车牌自动识别是智能交通管理系统中的关键技术之一。
基于MATLAB的BP神经网络的数字图像识别
基于MATLAB的BP神经网络的数字图像识别基于MATLAB BP神经网络的数字图像识别基于MATLAB BP神经网络的数字图像识别【摘要】随着现代社会的发展，信息的形式和数量正在迅猛增长。
其中很大一部分是图像，图像可以把事物生动的呈现在我们面前，让我们更直观地接受信息。
同时，计算机已经作为一种人们普遍使用的工具为人们的生产生活服务。
如今我们也可以把这些技术应用在交通领域。
作为智能交通系统(InteUigent Traffic System，简称ITS)中的一个重要组成部分的车牌识别技术，当然就是其中的重点研究对象。
车辆牌照识别(License P1ate Recognition，简称LPR)，是一种关于计算机的包括图像处理、数学技术、数据库、信息技术以及智能技术于一体的综合技术。
用MATLAB 做车牌识别比用其他工具有许多优势，因为MATLAB在图像的灰度化、二值化、滤波等方面都有很大优势，所以,本次实验我们利用MATLAB的这些优点来对车牌进行识别。
【关键词】BP神经网络；图像识别；字符识别；特征提取；车牌；Matlab一课题研究背景（一）图像识别的提出及应用随着信息化时代的不断发展，人们越来越多地使用信息化的手段来解决各种问题——办公自动化、先进制造业、电子商务等利用计算机技术而产生的新兴行业正不断靠近我们的生活。
在信息社会中，我们每天都接触大量的数据——工作数据、个人数据、无意间获得的数据等——在这些数据中，有些数据需要我们人工处理，而有些则可以利用计算机快速准确的完成——字符识别就是其中的一个范畴。
字符识别是一种图像识别技术，他的输入是一张带有某种字符的图片，而输出则是计算机中对于图片中字符的反应结果。
所以，可以广泛的应用于各种领域：如，车牌检测、手写识别、自动阅读器、机器视觉……在生活生产的各个方面都起到了非常重要的作用。
（二）图像识别技术的发展趋势虽然图像识别技术还不是非常成熟，但现其已经有了很多可喜的成果，比如图像模式识别，图像文字识别。
基于Matlab的车牌识别(完整版)
基于Matlab的车牌识别摘要:车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分，在近年来得到了很大的发展。
本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体介绍了车牌自动识别的原理。
并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车车牌。
一、设计原理车辆车牌识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆车牌的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对车牌进行搜索、检测、定位，并分割出包含车牌字符的矩形区域，然后对车牌字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。
车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。
其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。
一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。
当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。
车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。
二、设计步骤总体步骤为：基本的步骤：a.车牌定位，定位图片中的车牌位置；b.车牌字符分割，把车牌中的字符分割出来；c.车牌字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成车牌号码。
车牌识别过程中，车牌颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。
(1）车牌定位:自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定车牌区域是整个识别过程的关键。
首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车车牌特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为车牌区域，并将其从图象中分割出来。
基于MATLAB图像处理的汽车牌照识别系统
基于MATLAB 图像处理的汽车牌照识别系统仇成群（盐城师范学院，江苏盐城224002）汽车牌照识别系统是建设智能交通系统不可或缺的部分。
基于MATLAB 图像处理的汽车牌照识别系统是通过引入数字摄像技术和计算机信息管理技术，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理，获得更多的信息，从而达到更高的智能化管理程度。
车牌识别系统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处理工程，最后识别出汽车牌照［1-4］。
１MATLAB 及其图像处理工具概述MATLAB 是MATrix LABoratory （矩阵实验室）的缩写，是Math Works 公司开发的一种功能强、效率高、简单易学的数学软件。
MATLAB 的图像处理工具箱，功能十分强大，支持的图像文件格式丰富，如*.BMP 、*.JPG 、*.JPEG 、*.GIF 、*.TIF 、*.TIFF 、*.PNG 、*.PCX 、*.XWD 、*.HDF 、*.ICO 、*.CUR 等。
MATLAB 7.1提供了20多类图像处理函数，几乎涵盖了图像处理的所有技术方法，是学习和研究图像处理的人员难得的宝贵资料和加工工具箱。
这些函数按其功能可分为：图像显示、图像文件I/O 、图像算术运算、几何变换、图像登记、像素值与统计、图像分析、图像增强、线性滤波、线性二元滤波设计、图像去模糊、图像变换、邻域与块处理、灰度与二值图像的形态学运算、基于边缘的处理、色彩映射表操作、色彩空间变换、图像类型与类型转换。
MATLAB 还着重在图形用户界面（GUI ）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。
本文将给出MATLAB 的图像处理工具箱中的图像处理函数实现图像处理与分析的应用技术实例。
2基于MATLAB 图像处理的汽车牌照识别系统2.1系统组成基于MATLAB 图像处理的汽车牌照识别系统主要包括车牌定位、字符车牌分割和车牌字符识别三个关键环节。
《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文
《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着科技的发展，车牌识别系统在交通管理、安全监控、车辆定位等领域的应用越来越广泛。
MATLAB作为一种强大的编程语言和数据处理工具，被广泛应用于图像处理和机器视觉等领域。
本文旨在研究基于MATLAB的车牌识别系统，包括系统的基本原理、实现方法、实验结果和结论。
二、车牌识别系统的基本原理车牌识别系统是一种基于图像处理和机器视觉技术的自动识别系统。
其主要原理包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个部分。
在MATLAB中，这些过程通过数字图像处理算法、计算机视觉算法以及机器学习算法实现。
（一）图像预处理图像预处理是车牌识别系统的第一步，主要目的是消除图像中的噪声和干扰信息，提高图像的清晰度和对比度，以便后续的图像处理和分析。
常用的预处理方法包括灰度化、二值化、滤波等。
（二）车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键步骤，其主要目的是从图像中准确地检测出车牌的位置。
常用的车牌定位方法包括基于颜色特征的方法、基于形状特征的方法和基于模板匹配的方法等。
在MATLAB中，可以通过边缘检测、Hough变换等方法实现车牌的定位。
（三）字符分割字符分割是将车牌图像中的每个字符分割出来的过程。
常用的字符分割方法包括投影法、连通域法等。
在MATLAB中，可以通过图像形态学操作、阈值分割等方法实现字符的分割。
（四）字符识别字符识别是将分割后的字符进行分类和识别的过程。
常用的字符识别方法包括模板匹配法、神经网络法等。
在MATLAB中，可以通过训练分类器、使用机器学习算法等方法实现字符的识别。
三、车牌识别系统的实现方法在MATLAB中，我们可以通过编写程序实现车牌识别系统的各个步骤。
具体实现方法如下：（一）图像预处理首先，对输入的图像进行灰度化和二值化处理，消除噪声和干扰信息。
然后，通过滤波等操作提高图像的清晰度和对比度。
（二）车牌定位通过边缘检测和Hough变换等方法检测出车牌的轮廓，并确定车牌的位置。
基于Matlab的车牌识别课程设计报告
导入原始 图像
图像预处理 增强效果图
进行边缘 提取
车牌具体 位置定位
对车牌进 行处理
输出 结果
对分割的字 符进行识别
字符特征 提取
对字符进 行归一化
对字符进行 分割
图1 牌照识别系统原理图
该系统是计算机 图像处理与字符识别技术在 智能化交通管理系统中的应用 ，它 主 要 由 牌 照 图 像 的 采 集 和 预 处 理 、牌 照 区 域 的 定 位 和 提 取 、牌 照 字 符 的 分 割 和 识 别 等几个部分组成，如图1 所示。其基本工作过程如下：
对比以上几幅图片，图 12 的边缘已经模糊掉了。图 11 中包含的噪声太多， 图 13 未经滤波直接提取出的边缘图像最清晰，所包含的有用信息最多。
（二）、牌照的定位和分割
牌照的定位和分 割是牌照识别系统的关键技 术之一，其主要目的是在经图象预 处 理 后 的 原 始 灰 度 图 象 中 确 定 牌 照 的 具 体 位 置 ，并 将 包 含 牌 照 字 符 的 一 块 子 图 象 从 整个图象中分割出来，供字符识别子系 统识别之用，分割的准确与否直接关系到整 个 牌 照 字 符 识 别 系 统 的 识 别 率 。根 据 其 灰 度 值 与 周 边 区 域 有 明 显 的 不 同 ，在 其 边 缘 形成了灰度突变的边界，这样就便于通过边缘检测来对图象进行分割。
牌 区 域 ， 确 定 车 牌 底 色 蓝 色 RGB对 应 的 各 自 灰 度 范 围 ， 然 后 行 方 向 统 计 在 此 颜 色 范
围 内 的 像 素 点 数 量 ，设 定 合 理 的 阈 值 ，确 定 车 牌 在 行 方 向 的 合 理 区 域 。然 后 ，在 分
割出的行区域内，统计列方向蓝色像素点的数量，最终确定完整的车牌区域。
Matlab环境下基于神经网络的车牌识别
西安电子科技大学硕士学位论文Matlab环境下基于神经网络的车牌识别姓名：周科伟申请学位级别：硕士专业：交通信息工程及控制指导教师：张向东20090101第四章Ｍａ：ｔｌａｂ环境下的编程实现４３Ｂ２－－ｎｅｔ．ｂ｛２，１）；Ｗ３－－ｎｅｔ．ＬＷ｛３，２）；Ｂ３－－－ｎｅｔ．ｂ｛３，１）；同时，我们编写Ｍａｔｌａｂ程序将这些权值和偏置矩阵保存为二进制文件，以后就可以直接读取这些二进制文件进行分类识别计算了。
接下来，我们把待识别的字符输入到Ｍａｔｌａｂ中：Ａ＝ｉｍｒｅａｄ（’ｒｅｃｏｇ．ｂｍｐ’，＇ｂｍｐ’）；经过重塑矩阵形状：ＡＡ－－－ｒｅｓｈａｐｅ（Ａ，７００，１）；接下来关键的一步就是与Ｋ－Ｌ矩阵进行乘法运算，得到输入到神经网络分类器的３２维列向量：ｔｅｓｔ＝Ｘ（：，：）峰ｉｍ２ｄｏｕｂｌｅ（ＡＡ）；然后输入到神经网络分类器，与刚才保存的权值和偏置矩阵进行矩阵运算：ｒｅｓｕｌｔｌ＝ｌｏｇｓｉｇ（Ｗｌ宰ｔｅｓｔ＋Ｂ１）；ｒｅｓｕｌｔ２＝ｌｏｇｓｉｇ（Ｗ２枣ｒｅｓｕｌｔｌ＋Ｂ２）；ｒｅｓｕｌｔ３＝ｐｕｒｅｌｉｎ（Ｗ３木ｒｅｓｕｌｔ２＋Ｂ３）；最终得到的ｒｅｓｕｌｔ３的值为０一ｌ之间的浮点数，表示与分类器相应的字符的相近程度，是该字符的条件下，越接近于１，说明识别效果越好。
不是该字符的条件下，越接近于０，说明识别效果越好。
４．４．２汉字的识别汉字识别一直以来是车牌识别系统的一大难点，因为汉字字符较为复杂，且车牌中的汉字字符受噪声干扰情况更加严重，在预处理后，图像信息更加不清楚，往往给识别造成极大困难。
本课题中，主要利用汉字字符独有的字符特征和一些先验知识，进行了了比较好地解决。
汉字大多数都是有左右或者上下结构的，特别是在车牌号码中可能出现的这３１个字符中，绝大多数都可以分为左右或者上下结构，都是有偏旁部首的车牌号码中，有些省的简称具有相同的偏旁部首，比如“湘’’、“浙＂、“沪”、“津”等都是“宁＂旁的，“京＂和“琼”中可有“京＂，等等。
基于MATLAB的车牌识别系统研究(课设参考文献)
1.2.3 车牌识别技术的发展趋势
5
上海交通大学硕士学位论文
绪论
车牌识别技术作为智能交通系统中的关键技术，在各国学者的共同努力下，已 经得到了长足的发展，并且已经得到了不同程度的实际应用，但目前还存在着种种 不足。
对于未来车牌识别产品的技术发展趋势， 汉王科 技智能 交通部 总经理 乔炬认 为。首先，由于市场需求不同，对识别产品的需求也有差异，因此就要求研发针对 不同细分市场的车牌识别产品。其次，随着算法的不断改进，基于视频触发技术的 车牌识别产品将得到大范围的应用，但是视频触发技术取代外触发装置尚需时日。 第三，现在的车牌识别系统设备过多，系统集成难度大，系统稳定性差，系统维护 是一个让人头疼的问题。随着技术不断进步，以往多个设备实现的功能可能由一个 设备实现。
为基础的车牌识别系统，识别率分别为 81.25%、85%、91.25%。日本对车牌图像的 获取也做了大量的研究，并为系统产业化做了大量工作。Luis [4]开发的系统应绪论
公路收费站，全天识别率达到了 90%以上，即使在天气不好的情况下也达到了 70%。 国外对车牌识别的研究起步早，总体来讲其技术已比较领先，同时由于他们车牌种 类单一，规范程度较高，易于定位识别，目前，已经实现了产品化，并在实际的交 通系统中得到了广泛的应用。由于中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关 于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效 果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。
上海交通大学硕士学位论文
绪论
1 绪论
1.1 研究背景
1990 年，美国智能交通学会 CITS America 提出了智能交通系统（ITS）的概念。 目前，智能交通系统已经在世界上经济发达国家的一些城市及高速公路系统中得到 了广泛应用。我国在该领域的研究起步较晚，但随着全球范围智能交通技术研究的 兴起及奥运会的成功举办，智能交通在我国也逐渐进入了应用阶段，相应的，我国 也加快了对智能交通技术研究的步伐，智能交通技术的研究现已进入快速发展期。
基于matlab的车牌识别系统的设计
基于matlab的车牌识别系统的设计1．摘要：汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。
本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。
在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。
实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。
随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满着实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。
汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。
2．设计目的：1、使学生在巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践。
2、激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神，锻炼学生的动手能力。
3．设计原理由于车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别正确率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈，并且要求满足实时性要求。
图1 牌照识别系统原理图该系统是计算机图像处理与字符识别技术在智能化交通管理系统中的应用，它主要由图像的采集和预处理、牌照区域的定位和提取、牌照字符的分割和识别等几个部分组成，如图1 所示。
其基本工作过程如下：（1）当行驶的车辆经过时，触发埋设在固定位置的传感器，系统被唤醒处于工作状态；一旦连接摄像头光快门的光电传感器被触发，设置在车辆前方、后方和侧面的相机同时拍摄下车辆图像；（2）由摄像机或CCD 摄像头拍摄的含有车辆牌照的图像通视频卡输入计算机进行预处理，图像预处理包括图像转换、图像增强、滤波和水平较正等；（3）由检索模块进行牌照搜索与检测，定位并分割出包含牌照字符号码的矩形区域；（4）对牌照字符进行二值化并分割出单个字符，经归一化后输入字符识别系统进行识别。
4．详细设计步骤4.1 提出总体设计方案。
基于MATLAB的汽车牌照自动识别技术研究
基于MATLAB的车牌自动识别技术研究1、本文概述随着技术的快速发展和智能时代的到来，自动驾驶、智能交通系统等领域的研究和应用逐渐成为全球热点。
在这些领域，汽车牌照的自动识别技术起着至关重要的作用。
汽车牌照自动识别技术作为车辆的唯一标识，不仅可以提高交通管理效率，还可以为车辆跟踪、违章记录等提供有力支持。
本文旨在通过对相关算法和技术的深入探索，研究基于MATLAB的汽车牌照自动识别技术，为实际应用提供理论支持和技术指导。
本文首先阐述了车牌自动识别技术的研究背景和意义，指出其在智能交通系统中的重要地位。
随后，文章回顾了国内外该领域的研究现状和发展趋势，分析了现有技术的优缺点，为后续研究提供了理论支持。
在此基础上，重点介绍了基于MATLAB的车牌自动识别技术的实现过程，包括预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等关键环节。
通过对这些方面的详细阐述，展示了MATLAB在车牌识别技术中的强大功能和优势。
本文还对所提出的算法和技术进行了实验验证和性能分析，并通过对比实验和实际应用案例验证了所提出算法的有效性和实用性。
展望了车牌自动识别技术的未来发展方向，为相关领域的研究人员提供了有益的参考和启示。
通过本文的研究，我们希望能为车牌自动识别技术的发展和推广做出贡献，推动智能交通系统的进一步发展，为人们的出行和生活带来更方便、更安全的体验。
2、车牌自动识别技术综述车牌自动识别（ALPR）是一项利用图像处理、模式识别、人工智能等技术自动捕获、识别和提取车牌的关键技术。
随着智能交通系统的发展，车牌自动识别技术已广泛应用于交通管理、车辆跟踪、违章记录、停车场管理等领域。
车牌自动识别技术主要包括四个步骤：图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。
图像预处理用于提高图像质量，减少噪声干扰，并为后续步骤提供清晰稳定的图像。
车牌定位是使用算法在预处理的图像中定位车牌的位置，为后续的字符分割提供准确的车牌区域的过程。
字符分割是将车牌中的字符逐一分割，为字符识别中的单个字符提供输入的过程。
基于MATLAB的车辆识别研究
基于MATLAB的车牌识别研究摘要随着我国公路事业的发展，人工管理方式已经不能满足如今实际的需要。
车牌识别技术是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，是现代智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）中的重要组成部分之一。
车牌识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）使车辆管理更加智能化、数字化，有效提升了交通管理的效率。
对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十分重要的作用。
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。
而牌照作为机动车辆管理的唯一标识符号，使得车辆牌照识别系统的研究在机动车管理方面具有重要的实际意义。
本文通过对题目的研究，设计了一个基于Matlab软件的车牌识别程序，可实现图像预处理、车牌定位、字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，从图像中提取车牌中的字母和数字，从而得到文本形式的车牌号码。
其中，图像预处理是通过图像灰度化及Roberts算子进行边缘检测完成。
车牌定位是通过数学形态法来确定，然后再通过车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌的切割。
字符分割是将车牌部分进行二值化后，进行垂直投影以及对投影部分扫描得到。
通过用该算法对三个问题中的照片和视频进行处理，可识别车辆牌照：问题1:image_1.jpg中牌照信息肉眼可识别为渝A•7Y618，但本算法未将汉字识别；image_2.jpg中牌照信息肉眼可识别为渝B•PY287，但本算法未将汉字识别，未将数字完整识别；image_3.jpg中牌照信息肉眼可识别为渝B•XW192，但本算法未能识别；问题2：image_4.jpg中牌照信息肉眼可识别为渝B•SU298，但本算法未能识别；image_5.jpg中牌照信息未能识别；问题3：video.avi中肇事车辆牌照信息未能识别。
基于MATLAB平台下的车牌识别系统设计
3、实验改进
3、实验改进
根据实验结果，我们发现车牌定位和字符分割模块是影响系统性能的关键因 素。因此，我们计划从以下两个方面进行改进：
3、实验改进
1、针对车牌定位模块，尝试引入更多的特征提取方法，以便更准确地定位车 牌区域；
2、针对字符分割模块，研究更为稳健的连通域分析方法，减少误分割和漏分 割。
三、实验结果与分析
1、实验设置
1、实验设置
为了评估车牌识别系统的性能，我们构建了一个包含200张车牌图像的数据集， 其中包含了不同的光照条件、车牌位置和尺寸。评估指标主要包括准确率、召回 率和运行时间。
2、实验结果分析
2、实验结果分析
经过大量实验，我们得到了以下结果： 1、车牌定位模块的准确率为95%，召回率为90%；
1、需求分析
3、适应性：系统应能适应不同的环境条件，包括不同的光照条件、车牌位置 和车牌尺寸等；
1、需求分析
4、可靠性：系统应具备一定的可靠性，能够稳定运行，保证识别结果的准确 性。
2、总体设计
2、总体设计
在总体设计阶段，我们将车牌识别系统分解为以下几个模块： 1、车牌定位模块：该模块主要负责寻找并定位车牌区域，排除其他干扰因素；
基于MATLAB平台下的车牌识别 系统设计
01 一、引言
目录
02
二、车牌识别系统设 计
03 三、实验结果与分析
04 四、结论与展望
05 参考内容
一、引言
一、引言
随着社会的快速发展和科技的不断进步，智能化交通管理成为了研究的热点。 车牌识别系统作为智能化交通管理的重要组成部分，能够自动识别车辆身份，提 高交通监管能力和服务质量。本次演示将基于MATLAB平台，设计一套车牌识别系 统，旨在提高车牌识别的准确性和效率，为智能交通管理提供有力支持。
-基于matlab的车牌识别系统的设计(附程序+详解注释)
焦作大学毕业设计(论文)说明书作者：学号：学院(系)：信息工程学院专业：通信技术题目：基于matlab的车牌识别系统的设计主题：指导教师：职称：讲师2012年12月摘要汽车车牌的识别系统是现代智能交通管理的重要组成部分之一。
车牌识别系统使车辆管理更智能化，数字化，有效的提升了交通管理的方便性和有效性。
车牌识别系统主要包括了图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等五大核心部分。
本文主要介绍图像预处理、车牌定位、字符分割三个模块的实现方法。
本文的图像预处理模块是将图像灰度化和用Roberts算子进行边缘检测的步骤。
车牌定位和分割采用的是利用数学形态法来确定车牌位置，再利用车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌部位分割。
字符的分割采用的方法是以二值化后的车牌部分进行垂直投影，然后在对垂直投影进行扫描，从而完成字符的分割。
本文即是针对其核心部分进行阐述并使用MATLAB软件环境中进行字符分割的仿真实验。
关键词：MATLAB、图像预处理、车牌定位、字符分割ABSTRACTVehicle license plate recognition system is one important of the modern intelligent traffic management. License plate recognition system to make more intelligent vehicle management, digital, Effective traffic management to enhance the convenience and effectiveness. License plate recognition system includes image acquisition, image preprocessing, license plate localization, character segmentation, character recognition and other five core parts. In this paper, preprocessing, license plate localization, character segmentation method for the realization of three modules.This is the image preprocessing module and the use of the image grayscale Roberts edge detection operator steps. License plate location and segmentation using mathematical morphology method is used to determine the license plate location，Re-use license plate color segmentation method of color information to complete the license plate area segmentation. Character segmentation approach is based on the license plate after thebinary part of the vertical projection, Then scan in the vertical projection, thus completing the character segmentation. This article is described for the core part and use the MATLAB software environment, the simulation experiments for character segmentation.Keywords: MATLAB software, image preprocessing, license plate localization, character segmentation .目录1. 绪论 (1)1.1 本课题的研究背景 (1)1.2 本课题的研究目的及意义 (2)1.3 国内外发展状况 (3)1.4 主要应用领域 (5)1.5 设计原理 (6)2. MATLAB简介 (7)2.1 MATLAB发展历史 (7)2.2 MATLAB的语言特点 (7)3．工作流程 (9)3.1 系统框架结构和工作流程 (9)4．各模块的实现 (11)4.1设计方案 (11)4.2图像预处理 (11)4.2.1图像灰度化 (11)4.2.2图像的边缘检测 (12)4.3车牌定位和分割 (14)4.3.1车牌的定位 (15)4.3.2车牌的分割 (16)4.3.3对定位后的彩色车牌的进一步处理 (17)4.4字符的分割和归一化处理 (17)4.4.1字符的分割 (18)4.4.2字符的归一化处理 (19)4.5 字符的识别 (19)5．实验结果和分析 (22)6．实验总结 (24)致谢 (25)参考文献 (26)程序附录 (27)第一章绪论1.1 本课题的研究背景现代社会已进入信息时代，随着计算机技术、通信技术和计算机网络技术的发展，自动化信息处理能力和水平不断提高，作为现代社会主要交通工具之一的汽车在人们的生产生活的各个领域得到大量使用，对他的信息进行自动采集和管理具有十分重要的意义，成为信息处理技术的一项重要研究课题。
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车牌识别(License Plate Recognition,LPR)是智能交通系统(Intelligent Transport System,ITS)的一个重要组成部分,该系统综合了计算机视觉技术和模式识别技术,在桥梁路口自动收费、停车场无人管理和路间车辆通信,对肇事车辆、被盗车辆、犯罪车辆进行辨别和拦截等起着重要的作用。 本文研究的主要内容如下: 图像预处理:通过分析传统图像预处理的方法,如直方图均衡、高通滤波,发现这些图像增强方法都存在着不足,如噪音放大,有时可能引入新的噪声结构等。针对这些方法的不足,本文采用了基于小波变换的数字图像增强方法,这种算法利用小波变换获得图像多分辨率梯度信息,通过修改图像在不同分辨率尺度下的梯度信息系数,提高了图像的对比度。 车牌定位:本文针对不同背景和光照条件下的车辆图像,提出一种基于改进Sobel算子的车牌定位算法,首先对已经通过预处理的车牌图像使用改进的Sobel算子进行运算,然后使用迭代求图像最佳分割阈值的算法二值化车牌图像,最后结合水平投影和垂直投影算法对候选区域分析锁定车牌位置。 字符分割:针对定位后车牌区域的噪声影响以及一些不可避免的定位误差问题,本文采用了一种基于小波去噪和垂直投影相结合的字符分割算法,首先利用小波去除噪声,然后运用垂直投影技术进行字符分割,得到了单个数字、字母和汉字图像,最后进行归一化处理。 字符识别:采用改进的BP神经网络模式识别方法,以车牌字符作为识别对象,研究在干扰情况下的车牌识别问题,得到了较好的识别效果。
7.学位论文王海姣颜色信息在车牌识别中的应用研究2008
随着现代高科技的发展及交通事业的需求,智能交通系统已成为人们关注的热点问题。车牌识别系统作为智能交通系统的重要组成部分,在桥梁路口自动收费、停车场无人管理、违章车辆自动记录等领域都有着广泛的应用,它的实现具有巨大的经济价值和现实意义。 车牌识别系统作为一个综合的实时的计算机视觉系统,其核心技术主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个部分。现有的车牌识别技术多数基于灰度图像特征,而颜色作为车牌特征中的重要信息,却没有得到充分的利用。 本文主要针对车牌识别技术中颜色信息的应用进行研究。在分析了国内外研究现状的基础上,本文主要完成了以下四方面工作: 研究了车牌识别技术中可利用的颜色信息。 提出了基于DOG模型和颜色聚类的车牌定位算法。首先根据人眼的视觉野结构,利用DOG模型进行车牌灰度图像的边缘检测;再对该图像进行中值滤波和形态学运算,通过车牌的几何和结构特征对车牌进行粗定位;当利用字符和笔画特征定位失败后,利用车牌颜色特征,进行精确定位。 提出了基于颜色聚类和神经网络的车牌类型识别算法。利用基于颜色分量垂直投影的K-means粗分类进行有效区域提取,以解决光照不均和车牌褪色等问题;利用颜色聚类对有效区域进行颜色特征提取;再通过两级BP神经网络进行车牌类型识别。 提出了基于YCbCr空间的特殊字符粗分类算法。根据特殊字符在Cb及Cr空间中的特征对车牌首字符进行粗分类。 实验表明,本文提出的基于DOG模型和颜色聚类的车牌定位算法对光照和噪声有很强的鲁棒性;基于颜色聚类和神经网络的车牌类型识别算法有较强的实用
10.学位论文缪凯RBF神经网络的研究与应用2007
径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络,它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性,并且结构简单,训练速度快。同时,它也是一种可以广泛应用于模式识别、非线性函数逼近等领域的神经网络模型。全文的主要工作体现在以下几个方面: 1 在细菌群体趋药性(Bacterial Colony Chemotaxis,BCC)优化算法的基础上提出了一种新的优化算法微细菌群体趋药性(Micro-BCC)算法。M-BCC算法采用了两个菌群进行寻优。寻优菌群规模小,提高了寻优的速度;库存菌群规模相对较大但是不参与运算,保证了寻优菌群的多样性。对比标准遗传算法和BCC算法,本算法具有一定的优越性。 2 本文在研究前人径向基神经网络的基础上,提出了RBF神经网络的混合结构优化算法。在算法中,改进了递归正交最小二乘(ROLS)算法的停止条件,并用改进的ROLS算法优选RBF神经网络中隐单元的个数;借用微细菌群体趋药性算法的思想来确定RBF神经网络隐层神经元的控制参数;把改进的ROLS算法和M-BCC算法相结合(ROLS-MBCC算法),来全结构优化RBF神经网络,使RBF网络不但可以得到合适的结构,同时也可以得到合适的控制参数。本算法相对于传统的K-means和ROLS算法效率高,泛化能力好。 3 最后我们将RBF神经网络应用到车牌识别中,RBFNN的算法采用混合结构优化算法,在识别中使用非全字符输入和多层识别器。仿真试验表明,相对于全字符输入的车牌识别,本方法在时间复杂度上有很大优势,相对于K-means算法的RBFNN车牌识别,本方法在泛化能力上有一定的优势。
2.期刊论文郭招球.赵跃龙.GUO Zhao-qiu.ZHAO Yue-long小波变换和神经网络在车牌识别中的应用-信息技术
2005,29(11)
介绍了车牌识别的背景、意义和一般实现过程,阐述了小波变换和神经网络的基本理论,详细地分析和论述了小波变换和神经网络在车牌识别四个核心阶段(即图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别)中的应用,最后总结并对两者在车牌识别技术中的应用前景进行了展望.
西安电子科技大学
硕士学位论文
Matlab环境下基于神经网络的车牌识别
姓名:周科伟
申请学位级别:硕士
专业:交通信息工程及ຫໍສະໝຸດ 制指导教师:张向东20090101
Matlab环境下基于神经网络的车牌识别
5.期刊论文陈颖.赵绪彬.何平.李培霖基于改进的BP神经网络的车牌识别研究-中国水运(下半月)2008,8(10) 车牌识别作为目标自动识别技术之一应用非常广泛,本文研究了字符特征提取方法,利用神经网络的方法构建一种改进的BP神经识别网络,最后此基础上对识别系统进行了改进优化,实验结果表明系统具有良好的鲁棒性,系统满足实时车牌识别的要求.
6.学位论文雷静基于图像处理和神经网络的车牌识别系统研究2009
车牌识别系统(LPR)是智能交通系统(ITS)的核心组成部分,在现代交通收费管理系统中发挥着举足轻重的作用。近年来,对车牌识别系统的研究已经成为一个热点问题。 论文首先分析车牌识别系统技术的研究现状,对系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割和识别四大重点模块进行全面论述;对字符识别技术进行深入研究,设计并实现了车牌识别系统。为了提高系统的识别率和鲁棒性,仔细分析四个模块设计中的重点和难点,并提出解决方案。 在预处理模块设计中,本文结合多种图像处理技术,采用模糊c均值二值化、形态学滤波和Sobel算子边缘检测等预处理算法。比较研究了基于特征统计、改进Sobel算子边缘检测、粒子图像相关法的车牌定位方法,并通过实验证明粒子图像相关法是设计本系统的最佳优化方案。在车牌的字符分割模块中,提出一种基于多尺度模板匹配的分割算法,利用尺度变换的方法找到车牌区域全局最优模板匹配信息,结合Hough变换达到更好的分割效果;为有效剔除字符图像中的噪声区域,结合预处理阶段最大连通域的边界均值方法来解决,使得此算法具有很好的鲁棒性。参照目前的研究现状重点分析BP神经网络,提出一套附加动量法改进BP算法的设计方案,通过对比实验,验证了改进算法方案的有效性。 实验证明,本文所采用的方法能达到较好的识别效果,具有一定的高效性、鲁棒性和实时性。
作者:周科伟
学位授予单位:西安电子科技大学
1.学位论文周亮基于神经网络的车牌识别算法研究2007
随着城市交通管理现代化水平的提高,建立在车辆牌照识别基础上的交通信号白适应控制系统、智能交通监控系统、GPS车辆管理及导航系统、停车场自动收费系统、智能化交通管理系统应用而生。由于汽车牌照是机动车辆管理的主要标志符号之一,因此对车辆牌照识别系统的研究就尤为重要,该研究的核心是提高车牌识别率,这就需要识别算法能够对环境光照条件,拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响有较大的鲁棒性,并能够满足实时性的要求。 本文设计的主要研究内容包括:运用仿真软件对后台图像进行高速,准确的处理。主要工作是对牌照的定位、分割和牌照的字符识别算法方面进行了深入地研究。在牌照的定位之前,本文首先运用不同于当下传统的方法,而是结合当前比较热门的神经网络来对图像进行预处理,得到了比较突出的牌照信息。然后结合牌照自身的一些固有特征,用形态学的方法进行了车牌区域的准确定位;对定位得到的车牌,再次结合牌照内部细节特征,对车牌进行投影,从而得到了车牌较为完整的分割;最后在车牌字符识别阶段,以现今比较流行的神经网络为理论基础,有效的设计出一个改进的神经网络识别算法。仿真结果表明采用本文提出的从车牌定位、分割到最后字符识别的算法能够有效地提高车牌识别率。 本文研究内容的创新性体现在以下三个方面:(1)车牌定位阶段,采用一个改进的自适应PCNN神经网络对图像进行预处理可以得到一个细节丰富,边缘完整的二值图像,随后基于牌照固有特征,结合一种新的形态学方法,可以得到多个车牌候选区域;(2)车牌字符分割阶段,为了满足算法实时性的要求,对畸变车牌进行预处理时,采用字符的行特征来描述本文的倾斜校正算法,之后,基于改进的投影特征图对字符图像分割;(3)字符识别阶段,为了提高算法的识别率,采用改进的BP神经网络。 仿真结果表明,通过对算法进行一系列的创新和改进,可以使识别算法的速度加快,识别率得到提高,效果比较理想。
性;基于YCbCr空间特性的特殊字符分类有助于提高汉字的识别率。
8.学位论文孟涛车牌识别关键技术的研究与实现2006
车牌识别(简称LPR)是指通过计算机视觉/图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。LPR是智能交通系统(ITS)中重要的研究课题,在公共安全/交通管理/流量观测/电子收费系统及有关军事部门有着重要的应用价值。 车牌识别分为车牌定位/字符分割/字符识别三大部分。车牌定位是一个难题:车牌区域在整幅图像中所占比例很小,车牌的颜色/大小/位置也不确定,并且定位算法要能够克服不同光照和复杂背景的影响,还要兼顾准确性和实时性,因此快速准确的定位车牌是比较困难的。文章研究了一种边缘检测与线扫描相结合定位车牌区域的新方法,较好的解决了这一难题。 在获取车辆图像的过程中,由于摄像机和车牌之间角度的变化,经常使所拍摄的车辆图像发生倾斜,导致车牌扭曲和字符变形,给字符分割和字符识别带来极大影响。为此,文章研究了一种基于双线性插值的车牌倾斜校正新方法,该方法有校正时间短/校正效果好的优点。 字符分割是LPR的关键步骤,是字符识别的基础。文章提出了一种垂直投影结合模板匹配的分割方法,有效的解决了以往分割算法中字符切割不全/切割移位/受字符磨损变形等因素影响大的问题。 字符识别是整个车牌识别的核心。文章讨论了传统的模式识别方法和人工神经网络在车牌字符识别中的应用,并介绍了一种基于BP神经网络的车牌字符识别方法,实验证明该方法识别率较高。