车辆牌照图像识别算法研究与实现本科毕设论文
《2024年基于深度学习的车牌检测识别系统研究》范文
《基于深度学习的车牌检测识别系统研究》篇一一、引言随着人工智能和深度学习技术的快速发展，车牌检测识别系统在智能交通、安防监控、自动驾驶等领域得到了广泛应用。
本文旨在研究基于深度学习的车牌检测识别系统，通过分析其原理、方法及实现过程，探讨其在实际应用中的优势与挑战。
二、车牌检测识别系统的基本原理车牌检测识别系统主要涉及图像处理、计算机视觉和深度学习等技术。
系统首先通过摄像头等设备获取包含车牌的图像，然后利用图像处理技术对图像进行预处理，提取出车牌区域。
接着，通过深度学习算法对车牌进行识别，最终输出车牌号码、颜色等信息。
三、深度学习在车牌检测识别中的应用深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，可以自动提取图像中的特征，提高车牌检测识别的准确率。
在车牌检测阶段，深度学习可以自动学习车牌的形状、颜色、纹理等特征，实现精准的车牌定位。
在车牌识别阶段，深度学习可以通过卷积神经网络（CNN）等模型对车牌号码进行识别，提高识别的准确性和速度。
四、车牌检测识别系统的实现方法车牌检测识别系统的实现主要包括以下几个步骤：1. 图像预处理：对获取的图像进行灰度化、二值化、去噪等处理，以便更好地提取车牌区域。
2. 车牌定位：利用深度学习算法对预处理后的图像进行车牌定位，提取出车牌区域。
3. 车牌识别：对提取出的车牌区域进行特征提取和分类识别，输出车牌号码、颜色等信息。
4. 系统优化：通过优化算法和模型，提高车牌检测识别的准确率和速度。
五、系统优势与挑战基于深度学习的车牌检测识别系统具有以下优势：1. 高准确性：深度学习可以自动提取图像中的特征，提高车牌检测识别的准确率。
2. 高速度：深度学习算法具有较高的计算速度，可以实时处理大量图像数据。
3. 适应性强：深度学习模型可以适应不同场景、不同类型的车牌，具有较好的泛化能力。
然而，该系统也面临一些挑战：1. 数据集问题：需要大量的标注数据来训练模型，数据集的质量和数量对模型的性能有较大影响。
车辆牌照图像识别算法研究及实现
本科毕业论文（设计、创作）题目：车辆牌照图像识别算法的研究与实现学生姓名：学号：023*******所在院系：信息与通信技术系专业：电子信息工程入学时间：2010 年9 月导师姓名：职称/学位：讲师/博士导师所在单位：完成时间：2014 年 5 月安徽三联学院教务处制车辆牌照图像识别算法的研究与实现摘要：现代社会,特别是进入了21世纪，中国经济的飞速发展使汽车成为人们常用的交通工具。
日益完善的交通管理网络越来越引起人们的关注,这成为了一个社会性的问题。
所以，对汽车牌照进行检测和研究对各个方面都有着积极的意义。
最为交通管理系统的重要组成部分,车牌识别系统大大方便了汽车场合的管理。
本文重要通过在数字图像预处理、车牌定位和车牌识别对车辆牌照进行识别，数字图像预处理通过二值化等方法实现，通过基于灰度图像求卷积能量极值区域的方法实现牌照定位的，而车牌照识别时运用了模板匹配法。
本文采用了MATLAB 来实现算法。
关键词：图像识别；图像处理；牌照定位Research and implementation of image recognition algorithm for vehicle license plate Abstract：In modern society,especially when entering the 21st century, rapid development of Chinese economy make cars become the most common vehicle. Traffic management network which is being perfect day by day has aroused more and more people’s concern.This has become a social pro blem. Therefore , detecting and studying the license plate has positive consequence for all aspects. As an important part of the traffic management system, the license recognizing system makes the place management of cars more convenient. This article tend to recognize the license plate with an emphasis an pretreatment of the digital pictures and the location and recognition of the cars. The pretreatment of digital pictures is accomplished by image barbarization and other methods. The location of license plate is completed by the method of the area of the convolution energy extreme value based on gray image .And the template matching method is used when recognizing the license plate. The article adopt MATLAB to accomplish the arithmetic.Keywords: image recognition ；image processing；license plate location目录第一章绪论 01.1论文研究背景 01.2 车牌识别系统的原理 0第二章车牌字符识别技术研究 (1)2.1介绍车牌识别常用方法 (1)2.1.1 结构模式识别 (1)2.1.2统计模式识别 (1)2.1.3人工神经网络识别 (1)2.2本文采用的识别方案 (2)第三章车牌识别系统的设计 (4)3.1 图像采集 (4)3.2 图像预处理 (4)3.3车牌定位 (5)3.4字符分割 (6)3.5 字符识别 (10)3.5.1 字符归一化处理 (10)3.5.2 字符匹配识别 (11)第四章仿真结果及其分析 (12)4.1车牌定位后系统边缘检测的仿真结果图如下图所示: (12)4.2 车牌字符分割及其图像处理 (12)4.3 车牌字符识别及其图像处理 (13)致谢 (14)参考文献 (15)第一章绪论1.1论文研究背景21世纪以来，人类社会已经进入了信息时代，自动化信息处理能力越来越高，在社会各种活动和人们日常生活中的应用越来越广泛，在这样的条件下，人们日益关注自动检测,识别等技术。
车牌识别系统的设计与实现毕业设计论文
本科生毕业设计（论文）题目：车牌识别系统的设计与实现毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
(完整版)基于数字图像处理的车牌识别本科毕业论文
本科生毕业论文（设计）题目:基于数字图像处理的车牌识别设计**: ***学院: 数理与信息工程学院专业: 电子信息工程班级: 111学号:指导教师:刘纯利职称: 教授2014 年12 月24 日安徽科技学院教务处制目录摘要 ....................................................................关键词 ..................................................................1、设计目的 .............................................................2、设计原理: ............................................................3、设计步骤: ............................................................4、实行方案 .............................................................4.1. 总体实行方案:...................................................4.2. 各模块的实现:...................................................4.2.1输入待处理的原始图像: .......................................4.2.2图像的灰度化并绘制直方图: ...................................4.2.3 边缘检测....................................................4.2.4图像的腐蚀操作：............................................4.2.5平滑图像....................................................4.2.6除去二值图像的小对象 ........................................4.3车牌定位 .........................................................4.4字符的分割与识别..................................................4.4.1.车牌的再处理................................................4.4.2字符分割....................................................4.5车牌识别：........................................................5、总结: ................................................................6、致谢 .................................................................7、参考文献: ............................................................基于数字图像处理的车牌识别设计电子信息工程专业学生周金鑫指导教师刘纯利摘要：车牌识别在人类社会交通系统中担当重要角色，一个设计优良的车牌识别系统会给人们生活带来极大的方便，本文通过运用matlab和数字图像处理的一些知识简单通过图像预处理，车牌定位，字符分割，采用模板匹配法实现车牌字符的识别。
车牌识别毕业设计论文
车牌识别毕业设计论文车牌识别是一项实用的技术，已广泛应用于交通管理、安全监控和智能导航等领域。
本毕业设计旨在研究和实现一种高效准确的车牌识别系统，通过图像处理和模式识别的方法，实现车牌的自动检测、字符分割和识别。
在车牌识别系统中，图像处理是最关键的环节之一、首先，需要对图像进行预处理，包括二值化、滤波和去噪等操作，以提高后续处理的准确性。
然后，通过边缘检测和形态学操作，可以实现车牌的自动检测。
通过比较不同车牌的特征，可以找到最佳的车牌位置。
在车牌的字符分割过程中，一般采用基于垂直和水平投影的方法。
首先，通过垂直投影，可以得到每个字符的位置和宽度。
然后，通过水平投影，可以得到字符的高度和行间距。
通过这些信息，可以将车牌字符逐个分割出来，为后续的字符识别提供准备。
字符识别是车牌识别系统的最后一步，也是最复杂的一步。
常用的方法包括基于模板匹配和基于机器学习的方法。
在模板匹配中，需要提前准备一组字符模板，并将待识别的字符与模板进行比较，找出最佳匹配的字符。
在机器学习方法中，常用的算法包括支持向量机（SVM）和深度学习等，通过训练大量的样本数据，建立一个分类模型，实现字符的自动识别。
在实际应用中，车牌识别系统还需要考虑到诸多因素，如车牌大小的变化、光线条件的差异和图像角度的旋转等。
为了提高系统的鲁棒性，可以采用自适应阈值处理、学习算法和特征提取等技术手段。
通过本毕业设计，可以深入了解车牌识别的原理和实现方法，并通过实验验证其准确性和效率。
此外，还可以进一步优化和改进车牌识别系统，以提高其性能和适应性。
车牌识别毕业论文
摘要车牌自动识别技术是实现智能交通系统的关键技术，对我国交通事业的发展起着十分重要的作用，进而影响我国的经济发展速度及人们的生活质量。
车牌识别系统运用模式识别、人工智能技术，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，进而实现电脑化监控和管理车辆。
一个车牌识别系统的基本硬件配置有照明装置、摄像机、主控机、采集卡等。
而软件则是由具有车牌识别功能的图像分析和处理软件，以及能够具体满足应用需求的后台管理软件组成。
车牌自动识别系统主要分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等主要模块,也包括后续应用程序的开发。
针对不同的模块,本文研究分析了现有的理论算法,并提出了具有实际应用意义的解决方案。
1.在图像预处理模块,因为人眼对于不同颜色分量的敏感度不同,图像灰度化采用加权平均值法；二值化过程中阈值的选取至关重要,本文采用动态自适应阈值法,效果理想；边缘提取利用了拉普拉斯算子;去噪过程采用的是中值滤波方法；2.车牌定位模块包括粗定位和细定位,本文通过分析车牌的尺寸、类型、颜色,得到不同的特征向量,即车牌的几何特征、灰度分布特征、投影特征和字符排列特征等,利用这些特征进行车牌定位；3.在车牌字符分割模块,提出了双向对比垂直投影分割法,该方法基于车牌的垂直投影,能够将字符准确的分割开,利于车牌字符识别: 4.本文对车牌数字和车牌字母及汉字提出了不同的处理方法,数字识别采用投影技术,汉字和字母识别应用BP神经网络技术,兼顾了识别准确率和识别速度;根据上述方法原理,基于MATLAB软件进行程序设计,编制了车牌自动识别软件。
关键字：车牌图像；图像处理；字符分割；BP神经网络AbstractLicense plate recognition technology is to realize the key technology of intelligent transportation system of our country, the development of the cause of traffic plays a very important role, then affects the economic development of our country and speed and people's quality of life. License plate recognition system with pattern recognition, artificial intelligence technology, to real-time accurately recognize the license plate number of automatic, letters and Chinese characters, and achieve computerized monitoring and management vehicles. A license plate recognition system of basic hardware configuration have lighting devices, video camera, master control machine, acquisition card, etc. And software is with license plate identification function by the image analysis and processing software, and can meet the demand of the specific application background management software component. License plate recognition system mainly divided into the image preprocessing, license plate location, character segment and character recognition and other major modules, including the follow-up application development.In view of the different module, this paper analyzed the existing algorithm theory, and puts forward the practical significance of the solution. 1. In the image preprocessing module, for the human eye to different color the sensitivity of the component is different, the image intensity by weighted average method; In the process of binary of the threshold is very important to select is adopted in this paper, dynamic adaptive threshold value method, the effect ideal; Using the Laplace operator edge extraction; Denoising the process is the median filtering method; 2. The license plate localization module contains coarse position and fine positioning, the paper analyzes the license plate size, type, color, get different characteristic vector, namely the geometrical characteristics of the license plate, gray distribution, projection characteristics and characters arrangement characteristics, use these characteristics of the license plate location; 3. In the license plate character segmentation module, and put forward the two-way contrast vertical projection segmentation method, this method is based on the license plate vertical projection, can make the character of accurate separated, beneficial to the license plate character recognition: 4. This article on license plate Numbers and letters and characters put forward different processing methods, number recognition by projection technology, Chinese characters and letters recognition application BP neural network technology, and taking account of the identification accuracy and recognition rate; According to the above method, based on the MATLAB software program design, compiled the license plate recognition software.Keywords License plate image, image processing, character segment, the BP neural network目录摘要............................................. 错误!未定义书签。
车牌识别设计与实现(毕业论文)
目录摘要 (Ⅰ)Abstract (II)1 绪论 (1)1。
1 课题的来源及意义 (1)1.2 课题主要研究的问题 (2)1。
3 系统设计的目标及基本思路 (2)1.3.1 设计目标 (2)1.3。
2 基本思路 (3)2 图像预处理 (4)2.1 汽车牌照的特征 (4)2。
2 灰度变换 (5)2.3 图像增强 (6)2.4 图像边缘提取及二值化 (7)2。
4。
1 图像边缘提取 (7)2。
4.2 灰度图像二值化 (14)2。
5 形态学滤波 (15)3 车牌定位方法研究 (19)3.1 车牌定位常用方法介绍 (19)3.1.1 基于纹理特征分析的定位方法 (19)3。
1。
2 基于数学形态学的定位方法 (19)3.1。
3 基于边缘检测的定位方法 (19)3.1。
4 基于小波分析的定位方法 (19)3.1。
5 基于图像彩色信息的定位方法 (20)3。
2 基于行扫描灰度跳变分析的车牌定位方法 (20)4 车牌识别方法研究 (22)4。
1 牌照区域的分割和图像进一步处理 (22)4.1.1牌照区域的分割 (22)4。
1.2车牌进一步处理 (22)4.2 字符的分割与归一化 (23)4.2。
1字符分割 (23)4。
2。
2字符归一化 (24)4.3 字符的识别 (24)5 总结与展望 (27)5。
1 总结 (27)5.2心得体会 (27)5。
3展望 (28)致谢 (29)参考文献 (30)附录一 (31)摘要车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分，在交通监控中占有很重要的地位.车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位和字符识别3个部分,其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤，是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。
车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能，即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置，并对该车牌区域进行定位显示,将定位信息提供给字符识别部分。
针对车牌本身固有的特征，本文首先介绍了在车牌定位过程中常用的几种数字图像处理技术：图像的二值化处理、边缘检测和图像增强等。
本科毕业论文车牌识别管理系统
摘要随着我国道路的迅猛发展，智能交通系统越来越成为现代交通道路管理的强烈需求。
而类区域性的车辆管理更是成为了需求的热点。
不论是小区还是高校，又或则是高速公路的收费站对于车辆管理的智能化都是有着迫切的期望。
本论文研究的主要内容是将高校作为类区域的典型，从高校的安保以及便捷管理出发，设计了一个基于图像识别的车辆管理系统网站。
从网站的功能划分，到网站的重点功能图像识别出发规划出了网站的雏形。
另外为了网站整体的实现，对网站的重点功能车牌识别中的车牌定位编写了一个专门的java程序对车牌识别进行了分析以及实现。
本文所探究的车牌识别，是基于图像识别的大体处理步骤的包括了车牌的定位、分隔、识别。
其中主要是研究车牌的定位，即从图像的灰度、强化边缘最后再到车牌定位。
其中车牌定位后的分割，以及识别，还有与数据库的比对本文并没有涉及。
程序实现结果表明，车牌定位成功效果比较理想，但是还有一些车牌难以定位。
期待根据这个设计做出的智能车辆管理系统。
关键词车辆管理系统图像识别高校安保目录1 前言 (1)1.1 设计背景与意义 (1)1.2 设计目标 (1)2系统开发环境 (2)2.1 系统配置 (2)2.2 图像识别技术简介 (3)2.3 车牌识别技术简介 (3)3 总体设计 (4)4 详细设计 (5)4.1系统功能模块设计 (5)4.2 图像识别功能设计以及实现 (6)4.2.1 灰度化 (6)4.2.2 灰度直方图 (8)4.2.3 图像均衡化 (9)4.2.4 边缘化 (11)4.2.5 找车牌 (13)4.2.6 二值化 (21)4.3 数据库设计 (24)4.4.1 数据库E-R图设计 (24)4.4.2 创建主要数据库 (26)5 运用读取jar包实现车牌号码识别 (27)6 总结与展望 (34)6.1 总结 (34)6.2 展望 (34)致谢 (36)1 前言1.1 设计背景与意义汽车工业产生一百多年来，一直都被当成是工业发达国家的经济指标，在国家的实际成长中发挥着非常重要的作用。
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。
基于图像处理的车辆牌照识别算法研究与应用
基于图像处理的车辆牌照识别算法研究与应用概述：车辆牌照识别算法是一种基于图像处理的技术，用于从车辆图片中自动识别和提取车辆牌照信息。
随着交通管理的数字化和智能化，车辆牌照识别算法在交通管理、智能交通系统、安全监控等领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍车辆牌照识别算法的研究现状和发展趋势，探讨其在实际应用中的一些典型方法和技术。
一、车辆牌照识别算法的研究现状1.1 图像预处理图像预处理是车辆牌照识别的第一步，其目的是提高图像质量并减少识别误差。
常见的图像预处理方法包括图像增强、灰度化、滤波和边缘检测等。
这些技术可以提高图像的对比度、去除干扰噪声，并增加牌照的边缘信息，有助于后续的识别过程。
1.2 牌照定位牌照定位是车辆牌照识别的关键步骤之一，其主要目的是在车辆图像中准确地定位出牌照的位置，使得后续的牌照识别可以在牌照区域内进行。
常用的牌照定位方法有基于边缘检测、颜色特征和形态学操作等。
这些方法通过对图像进行分析和处理，可以准确地定位出牌照的位置。
1.3 字符分割字符分割是车辆牌照识别的关键环节之一。
由于车辆牌照上的字符存在大小、间距等变化，因此需要对牌照中的字符进行分割，使得后续的字符识别可以进行。
常见的字符分割方法包括基于投影、基于连通性、基于灰度切分和基于深度学习等。
这些方法可以将牌照中的字符分割出来，并减少字符间的干扰。
1.4 字符识别字符识别是车辆牌照识别的最后一步，其主要目的是将字符图像转化为字符编码，实现对车辆牌照信息的提取和识别。
在字符识别过程中，常用的方法有基于模板匹配、基于特征提取和基于深度学习等。
这些方法可以将字符图像与已知的字符模板进行匹配或者提取特征，从而实现对字符的识别。
二、车辆牌照识别算法的应用2.1 交通管理随着城市交通的日益发展和拥堵问题的加剧，车辆牌照识别算法在交通管理中发挥着重要作用。
通过利用车辆牌照识别技术，交通管理部门可以实时获取交通流量信息、违法行为的牌照记录等，从而提高交通安全和管理效率，并为交通规划和控制提供决策参考。
车辆牌照图像识别算法研究与实现
Q260046902 专业做论文西南科技大学毕业设计（论文）题目名称：车辆牌照图像识别算法研究与实现年级：2003级■本科□专科学生学号：20035064学生姓名：何建斌指导教师：方艳红学生单位：信息工程学院技术职称：讲师学生专业：生物医学工程教师单位：信息工程学院西南科技大学教务处制车辆牌照图像识别算法研究与实现摘要：近年来随着国民经济的蓬勃发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高。
因此，汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义。
本文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究。
对车牌定位，本文采用投影法对车牌进行定位；在字符分割方面，本文使用阈值规则进行字符分割；针对车牌图像中数字字符识别的问题，本文采用了基于BP神经网络的识别方法。
在学习并掌握了数字图像处理和模式识别的一些基本原理后，使用VC++6.0软件利用以上原理针对车牌识别任务进行编程。
实现了对车牌的定位和车牌中数字字符的识别。
关键词：车牌定位；字符分割；BP神经网络；车牌识别；VC++Research and Realization of License Plate RecognitionAlgorithmAbstract:In recent years, with the vigorous development of the national economy，there are more and more construct in the domestic expressway, urban road, and parking area. The requisition on the traffic control, safety management improves day by day. Therefore, license plate recognition technology has the particularly important practical application value in the public security and the traffic control. In the paper, a preliminary research was made on the license location, characters segment and characters recognition of the license plate recognition. On the license location，the projection was used to locate the license plate; On the characters segmentation, the liminal rule was used to divide the characters; In order to solve the problem of the digital characters recognition in the plate, BP nerve network was used to recognize the digital characters. After studying and mastering some basic principles of the digital image processing and pattern recognition, the task of license plate recognition was programmed with VC++ 6.0 using above principles. The license location and the digital characters recognition in the license plate were implemented.Keywords: license location, characters segmentation, BP nerve network, license plate recognition, VC++目录第1章绪论 (1)1.1课题研究背景 (1)1.2车辆牌照识别系统原理 (1)1.3车辆牌照识别在国内外研究现状 (2)1.4本文主要工作及内容安排 (3)第2章车辆牌照的定位方法 (4)2.1车辆牌照图像的预处理 (4)2.1.1 256色位图灰度化 (4)2.1.2 灰度图像二值化 (5)2.1.3 消除背景干扰去除噪声 (6)2.2车辆牌照的定位方法简介 (6)2.3系统采用的定位方法 (7)2.3.1 车辆牌照的水平定位 (7)2.3.2 车辆牌照的垂直定位 (7)2.3.3 定位的算法实现 (10)2.4实验结果分析 (12)第3章车辆牌照的字符分割 (13)3.1车牌预处理 (13)3.1.1 去边框处理 (13)3.1.2 去噪声处理 (13)3.1.3 梯度锐化 (15)3.1.4 倾斜调整 (16)3.2字符分割方法简介 (17)3.3系统采用的分割方法 (19)3.3.1 算法介绍 (19)3.3.2 算法的实现 (20)3.4字符分割实验结果 (21)第4章特征提取与字符识别 (22)4.1字符的特征提取 (22)4.2字符的识别方法简介 (23)4.3系统采用的识别方法 (24)4.3.1 人工神经网络简介 (24)4.3.2 BP神经网络识别车牌 (25)4.3.3 BP神经网络识别算法实现 (28)4.4实验结果分析 (29)总结 (32)致谢 (33)参考文献 (34)第1章绪论1.1 课题研究背景现代社会已经进入信息时代，计算机技术、通信技术和计算机网络技术的不断发展，自动化信息处理能力的不断提高，在人们社会活动和生活的各个领域得到了广泛的应用，在这种情况下，作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。
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。
〔大学论文〕基于数字图像处理的车牌识别系统设计与实现(含word文档)
基于数字图像处理的车牌识别系统设计与实现目录摘要 (1)1.设计原理 (2)2．详细设计步骤 (3)2.1提出总体设计方案 (3)2.2预处理及边缘提取 (4)2.2.1图象的采集与转换 (4)2.2.2边缘提取 (5)2.3牌照的定位和分割 (9)2.3.1牌照区域的定位 (9)2.3.2牌照区域的分割 (10)2.3.3车牌进一步处理 (11)2.4字符的分割与归一化 (12)2.4.1字符分割 (13)2.4.2字符归一化 (13)2.5字符的识别 (13)3．设计结果及分析 (16)4．程序源代码 (19)4.1基于matlab的程序源代码 (19)4.2基于VC++的程序源代码 (31)5．结语 (57)6．心得体会 (58)7．参考文献 (59)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。
关键字：车牌识别系统、智能化交通、车牌定位、字符分割、字符识别AbstractVehicle license plate recognition system is the intelligent road traffic constraints important factors,including the license plate location,character segmentation and character recognition of three main parts.Firstly,the vehicle license in the original image to determine the horizontal and vertical position,thereby positioning the vehicle license,and character segmentation using a local projection.In the character recognition part of the proposed feature extraction in the case of non-support vector machine based license plate recognition method.Experimental results show that the proposed method has good recognition performance.With the increasing popularity of road,road transport in China has developed rapidly,so the artificial management has not full of actual needs,microelectronics,communications and computer technology applications in the transport sector has greatly improved the efficiency of traffic management.Automatic license plate recognition technology has been widely used.Keywords:license plate recognition system,intelligent transportation,license plate localization,character segmentation,character recognition1.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。
毕业设计论文_车牌识别系统的设计与实现参考
毕业设计论文_车牌识别系统的设计与实现参考摘要：车牌识别系统是基于计算机视觉和图像处理技术的智能化交通系统的重要组成部分。
本文基于深度学习算法，结合图像处理技术，设计并实现了一套车牌识别系统。
该系统主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个模块。
经过大量实验和测试，验证了该系统具有较高的准确性和实用性。
本文的研究成果对于智能交通系统的发展和优化有着重要的意义。
关键词：车牌识别系统；深度学习算法；图像预处理；车牌定位；字符分割；字符识别1.引言车牌识别系统是智能交通系统中的一个重要组成部分，具有广泛的应用前景。
但是由于车牌图像的复杂性和多样性，传统的车牌识别方法存在一些问题，如准确率低、鲁棒性差等。
因此，本文基于深度学习算法，结合图像处理技术，设计并实现了一套车牌识别系统。
2.系统设计车牌识别系统主要由图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个模块组成。
图像预处理主要包括灰度化、二值化和图像增强等处理，旨在提高车牌图像的质量和清晰度。
车牌定位利用图像处理技术定位出图像中的车牌区域，为后续字符分割和字符识别提供基础。
字符分割将车牌图像中的字符进行分割，以便进行后续的字符识别。
最后，字符识别利用深度学习算法对分割好的字符进行识别。
3.系统实现本文使用Python编程语言和OpenCV、TensorFlow等开发工具实现了车牌识别系统。
首先，对原始图像进行灰度化处理，并使用图像增强技术提高图像的质量。
然后，利用二值化处理将图像转换为二值图像。
接下来，利用图像处理技术对二值图像进行车牌定位，找到车牌区域。
然后，对车牌区域进行字符分割，得到分割好的字符。
最后，利用TensorFlow实现的深度学习模型对字符进行识别。
4.实验结果通过大量实验和测试，本文的车牌识别系统在车牌图像的识别准确率和鲁棒性方面取得了较好的效果。
实验结果表明，该系统在光照条件不同、车牌类型不同等复杂环境下仍能实现较高的识别准确率。
车牌图像识别应用技术研究毕业论文
车牌图像识别应用技术研究摘要车牌图像识别技术以计算机视觉、人工智能和模式识别理论为基础，是实现交通管理智能化的一个重要组成部分。
由于在实际使用场合中，所采集图像的内容和质量的变化非常复杂，给车牌图像识别技术的应用和发展带来了很大的困难。
本文围绕着开放或半开放采集环境中的车牌图像特点，对车牌图像自动识别系统中的三个方面的关键技术——车牌区域定位技术、车牌字符切分技术和车牌字符特征提取和分类识别技术——进行了研究。
主要完成了以下几个方面的工作：1、对于二值化、边缘检测、同态滤波、数学形态学处理、直方图变换和几何畸变校正等图像处理方法在车牌图像识别技术中的应用特点进行了分析和总结；设计出一种基于Canny边缘检测寻找目标对象特征点，再对特征点的灰度像素值分析判断来确定阈值的车牌字符图像二值化方法，可以满足本文对车牌字符特征提取时预处理的要求。
2、对于现有的车牌区域定位方法进行了分析研究；在此基础上，设计实现了一种基于多方向边缘提取和数学形态学处理的车牌区域定位方法。
采用这种方法能在一定程度上解决车牌定位依据的共性特征信息选择的问题。
3、在分析研究现有车牌字符切分方法的基础上，提出了一种基于Canny 边缘检测的车牌字符切分方法，并对其可行性进行了实验验证。
该方法受噪声影响小，对字符定位准确，判断决策方法简单。
4、分析研究了现有的车牌字符特征提取和分类识别的方法，设计出一种车牌字符分类识别的方案。
方案考虑了汉字、英文字母和阿拉伯数字的不同特点，分别提取汉字、字母和数字的分类特征，并选择不同的分类识别方法。
关键词：车牌定位、字符切分、特征提取、模式识别毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
车牌识别系统的设计毕业论文
车牌识别系统的设计毕业论文摘要：随着现代交通的快速发展，车辆数量的剧增，传统的人工车牌识别系统已经无法满足实际需要。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于图像处理和机器学习算法的车牌识别系统设计。
该系统由图像采集、图像预处理、车牌定位与分割、字符识别等模块组成。
通过实验证明，该系统具有较高的识别准确度和稳定性，能够有效提高车辆信息的自动化识别能力。
关键词：车牌识别系统；图像处理；机器学习；识别准确度1.引言车牌识别技术是现代交通管理和车辆管理的重要组成部分。
传统的车牌识别系统依靠人工操作，无法满足高效、准确的识别需求。
因此，设计一种基于图像处理和机器学习算法的车牌识别系统具有重要的意义和实际应用价值。
本文将从图像采集、图像预处理、车牌定位与分割、字符识别等方面进行研究，提出一种有效的车牌识别系统设计方案。
2.系统设计2.1图像采集2.2图像预处理车牌识别系统的图像预处理是为了提取图像中的车牌信息，主要包括图像增强、图像去噪和图像分割等。
图像增强可以通过调整图像的亮度、对比度和色彩等参数来提高车牌图像的质量。
图像去噪可以使用滤波算法来消除图像中的噪声，以提高后续处理的准确性。
图像分割是将图像中的车牌区域与其他区域进行分离，主要采用阈值分割和边缘检测等算法。
2.3车牌定位与分割车牌识别系统需要对图像中的车牌进行定位和分割，以便进行后续的字符识别。
车牌定位可以通过车牌的颜色、形状和纹理等特征进行判断。
分割车牌可以采用基于连通区域的分割算法，通过分析车牌区域中的字符间距和字符高度等特征，对车牌字符进行分割。
2.4字符识别车牌字符识别是车牌识别系统的核心部分，一般使用机器学习算法来实现。
可以采用基于模板匹配、基于统计特征、基于神经网络等方法进行字符识别。
通过训练样本和特征提取，建立车牌字符分类模型，对分割好的车牌字符进行识别。
3.实验结果与分析本文设计了一种基于图像处理和机器学习算法的车牌识别系统，并进行了实验验证。
基于图像处理的车辆牌照识别与识别方法研究
基于图像处理的车辆牌照识别与识别方法研究近年来，随着计算机视觉和图像处理技术的飞速发展，基于图像处理的车辆牌照识别技术在智能交通领域发挥着重要作用。
车辆牌照识别系统是一种能够自动识别和提取车辆牌照信息的技术，可以广泛应用于车辆管理、交通监控、智能停车等领域。
本文将从图像处理的角度，探讨车辆牌照识别的方法与研究。
首先，车辆牌照识别涉及到图像的采集和预处理。
通常，车辆牌照图像可以通过摄像头或者摄像机进行获取。
然后，对获取的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等。
去噪可以通过滤波器等方法对图像进行降噪，提高图像的清晰度。
图像增强则可以用于增强图像的对比度和亮度，使得图像中的车牌信息更加明确。
接下来，车辆牌照的定位和分割是车辆牌照识别的关键步骤。
车辆牌照定位是指从整个车辆图像中准确地定位出车辆牌照的位置。
车辆牌照的位置和大小会因为拍摄角度、遮挡等因素而有所变化，因此需要采用适当的算法来识别出车牌的位置。
常见的定位方法包括基于颜色特征、基于边缘特征、基于纹理特征等。
通过对图像进行色彩分析、边缘检测和纹理检测，可以有效地实现车牌的定位。
一旦完成了车辆牌照的定位，就需要进行车辆牌照的分割，即将牌照区域从整个车辆图像中分离出来。
牌照分割是车牌识别的关键步骤之一，要求分割出的车牌区域清晰、无误差。
常用的分割方法包括基于边缘检测、基于颜色特征、基于模板匹配等。
通过对图像进行边缘检测、颜色提取和形态学处理，可以实现车牌的准确分割。
在完成了车辆牌照的定位和分割后，可以对车牌区域进行字符识别，从而获取车牌号码。
字符识别是车辆牌照识别的核心部分，主要利用了字符识别算法和模式识别技术。
常见的字符识别方法包括基于模板匹配、基于特征提取、基于深度学习等。
通过将车牌字符进行分割，并利用训练好的模型对字符进行识别，可以实现高精度的车牌号码提取。
同时，为了提高识别结果的准确性，可以结合车牌字体、颜色等信息进行识别。
此外，为了提高车牌识别的准确性和鲁棒性，在算法设计中还需要考虑一些特殊情况和性能优化。
毕业设计 车牌识别
毕业设计车牌识别车牌识别技术在近年来得到了广泛的应用和研究，它不仅在交通管理、安全监控等领域发挥着重要作用，还在智能驾驶、智慧城市建设等方面展现出巨大的潜力。
本文将从车牌识别技术的原理、应用场景和未来发展等方面进行探讨。
一、车牌识别技术的原理车牌识别技术主要基于计算机视觉和模式识别的理论和方法，通过对车牌图像进行处理和分析，提取出车牌上的字符信息，从而实现对车牌的自动识别。
其主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和字符识别等步骤。
在图像采集方面，目前常用的方式是通过摄像头对车辆进行拍摄，获取车牌图像。
而随着摄像头技术的不断进步，高清晰度的图像可以更好地提供给后续处理算法使用。
在图像预处理方面，主要是对车牌图像进行灰度化、二值化、去噪等操作，以便更好地提取和分析车牌上的字符信息。
这一步骤的准确性和效率对于后续的识别结果有着重要的影响。
特征提取是车牌识别技术的核心部分，它通过对车牌图像进行形态学处理、边缘检测和轮廓提取等操作，提取出车牌上的字符特征。
这些特征可以是字符的形状、颜色、纹理等信息，通过对这些特征的分析和匹配，可以实现对车牌上的字符进行识别。
字符识别是车牌识别技术的最后一步，它主要利用机器学习和模式识别的方法，将车牌上的字符与已知的字符模板进行比对和匹配，从而得到最终的识别结果。
目前常用的字符识别算法包括基于模板匹配的方法、基于神经网络的方法和基于深度学习的方法等。
二、车牌识别技术的应用场景车牌识别技术在交通管理、安全监控等领域具有广泛的应用。
在交通管理方面，它可以实现对违章车辆的自动识别和记录，提高交通违法的查处效率；在安全监控方面，它可以用于对车辆的出入口进行监控和管理，提高安全防范的能力。
此外，车牌识别技术还可以应用于智能驾驶和智慧城市建设等领域。
在智能驾驶方面，它可以实现对车辆的自动跟踪和识别，提高自动驾驶系统的安全性和可靠性；在智慧城市建设方面，它可以用于停车场管理、道路拥堵监测等方面，提高城市交通的效率和便利性。
车牌识别毕业论文
车牌识别毕业论文车牌识别毕业论文近年来，随着智能交通系统的迅猛发展，车牌识别技术成为了一个备受关注的研究领域。
车牌识别技术的应用范围广泛，不仅可以用于交通管理，还可以应用于停车场管理、车辆追踪等领域。
本篇文章将探讨车牌识别技术的原理、应用以及未来的发展趋势。
一、车牌识别技术的原理车牌识别技术主要依靠计算机视觉和模式识别的方法，通过对车牌图像的处理和分析，将车牌上的字符信息提取出来。
车牌识别的过程可以分为图像获取、预处理、字符分割和字符识别四个步骤。
首先，图像获取是车牌识别的第一步，可以通过摄像头、监控摄像头等设备获取车辆的图像。
然后，对获取到的图像进行预处理，包括灰度化、二值化、噪声去除等操作，以提高后续处理的效果。
接下来，进行字符分割，将车牌上的字符分离出来。
字符分割是车牌识别中的一个关键步骤，需要克服车牌上字符之间的相互干扰和字符形状的多样性等问题。
最后，对分割出的字符进行识别，可以使用模板匹配、神经网络等方法进行字符识别，以得到最终的车牌号码。
二、车牌识别技术的应用车牌识别技术在交通管理中有着广泛的应用。
首先，它可以用于交通违法监控，通过对车辆的车牌进行识别，可以实现对违法车辆的自动抓拍和追踪，提高交通管理的效率。
其次，车牌识别技术还可以应用于停车场管理，实现对车辆的自动进出和停车费的自动结算，方便了车主的停车体验。
此外，车牌识别技术还可以用于车辆追踪。
通过对车辆的车牌进行识别，可以实现对车辆的实时追踪和监控，有助于提高车辆的安全性和防盗能力。
三、车牌识别技术的未来发展趋势随着科技的不断进步，车牌识别技术也在不断发展。
未来，车牌识别技术将朝着以下几个方向进行发展。
首先，车牌识别技术将更加智能化。
随着人工智能技术的发展，车牌识别系统将具备更强的自学习和自适应能力，可以实现对不同类型车牌的自动识别，提高识别的准确性和稳定性。
其次，车牌识别技术将更加高效化。
未来的车牌识别系统将采用更快速、更高效的算法，实现对车牌的实时识别和处理，提高交通管理的效率。
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Q260046902 专业做论文西南科技大学毕业设计（论文）题目名称：车辆牌照图像识别算法研究与实现车辆牌照图像识别算法研究与实现摘要：近年来随着国民经济的蓬勃发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高。
因此，汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义。
本文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究。
对车牌定位，本文采用投影法对车牌进行定位；在字符分割方面，本文使用阈值规则进行字符分割；针对车牌图像中数字字符识别的问题，本文采用了基于BP神经网络的识别方法。
在学习并掌握了数字图像处理和模式识别的一些基本原理后，使用VC++6.0软件利用以上原理针对车牌识别任务进行编程。
实现了对车牌的定位和车牌中数字字符的识别。
关键词：车牌定位；字符分割；BP神经网络；车牌识别；VC++Research and Realization of License Plate RecognitionAlgorithmAbstract:In recent years, with the vigorous development of the national economy，there are more and more construct in the domestic expressway, urban road, and parking area. The requisition on the traffic control, safety management improves day by day. Therefore, license plate recognition technology has the particularly important practical application value in the public security and the traffic control. In the paper, a preliminary research was made on the license location, characters segment and characters recognition of the license plate recognition. On the license location，the projection was used to locate the license plate; On the characters segmentation, the liminal rule was used to divide the characters; In order to solve the problem of the digital characters recognition in the plate, BP nerve network was used to recognize the digital characters. After studying and mastering some basic principles of the digital image processing and pattern recognition, the task of license plate recognition was programmed with VC++ 6.0 using above principles. The license location and the digital characters recognition in the license plate were implemented.Keywords: license location, characters segmentation, BP nerve network, license plate recognition, VC++目录第1章绪论 (1)1.1课题研究背景 (1)1.2车辆牌照识别系统原理 (1)1.3车辆牌照识别在国内外研究现状 (2)1.4本文主要工作及内容安排 (3)第2章车辆牌照的定位方法 (4)2.1车辆牌照图像的预处理 (4)2.1.1 256色位图灰度化 (4)2.1.2 灰度图像二值化 (5)2.1.3 消除背景干扰去除噪声 (6)2.2车辆牌照的定位方法简介 (6)2.3系统采用的定位方法 (7)2.3.1 车辆牌照的水平定位 (7)2.3.2 车辆牌照的垂直定位 (7)2.3.3 定位的算法实现 (10)2.4实验结果分析 (12)第3章车辆牌照的字符分割 (13)3.1车牌预处理 (13)3.1.1 去边框处理 (13)3.1.2 去噪声处理 (13)3.1.3 梯度锐化 (15)3.1.4 倾斜调整 (16)3.2字符分割方法简介 (17)3.3系统采用的分割方法 (19)3.3.1 算法介绍 (19)3.3.2 算法的实现 (20)3.4字符分割实验结果 (21)第4章特征提取与字符识别 (22)4.1字符的特征提取 (22)4.2字符的识别方法简介 (23)4.3系统采用的识别方法 (24)4.3.1 人工神经网络简介 (24)4.3.2 BP神经网络识别车牌 (25)4.3.3 BP神经网络识别算法实现 (28)4.4实验结果分析 (29)总结 (32)致谢 (33)参考文献 (34)第1章绪论1.1 课题研究背景现代社会已经进入信息时代，计算机技术、通信技术和计算机网络技术的不断发展，自动化信息处理能力的不断提高，在人们社会活动和生活的各个领域得到了广泛的应用，在这种情况下，作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。
随着汽车数量的急剧增加，车牌自动识别(license plate recognition, LPR)技术日益成为交通管理自动化的重要手段[1]。
车牌自动识别技术是计算机视觉、图像处理技术与模式识别等技术的融合，是智能交通系统中一项非常重要的技术。
通过车辆牌照自动识别，就可以对运动车辆查询相关的数据库，根据提取的车辆信息，实现有针对性的车辆检查，极大的提高工作人员的效率，降低工作强度，同时也减少了国家财政收入的流失，减少交通事故的发生以及加强社会治安。
因此对车牌识别技术研究有巨大的经济价值和现实意义。
由于车牌自动识别技术在智能化交通控制管理中发挥的重要作用，吸引了各国的科研工作者对其进行广泛的研究，目前已有众多的算法，有些已应用于交叉路口、车库管理、路口收费、高速公路等场合。
由于需适应各种复杂背景，加之要识别的车辆种类繁多，颜色变化多端，以及检测时要适应不同天气变化导致的不同光照条件，因此，目前的系统都或多或少地存在一些问题。
但随着计算机性能的提高和计算机视觉理论及技术的发展，这种技术必将日趋成熟。
车牌的定位与识别技术，总体来说是图像处理技术与车牌本身特点的有机结合，当然也包括小波分析、神经网络、数学形态学、模糊理论等数学知识的有效运用[2]。
本课题是对汽车图像进行分析，从算法角度来研究车牌的定位与识别。
1.2 车辆牌照识别系统原理一个典型的车辆牌照识别系统(LPR)是由图像采集系统和图像识别系统组成的，如图1-1[3]。
当系统发现有车时，图像采集系统便开始采集车辆牌照信息，得到的信息是图像识别系统的输入。
通过识别系统的预处理，为目标搜索提供一个良好的定位环境。
在预处理的基础上把图像中的车牌从背景中分割出来。
对车牌中的字符做字符分割，最后把分割后的字符进行识别，便得到了汽车牌照的号码。
整套系统实际是一种硬件和软件的集成。
在硬件上，它需要集成可控照明灯、镜头、图像采集模块、数字信号处理器、存储器、通信模块、温控模块、单片机等；在软件上，它包括车牌定位、车牌字符切割、车牌字符识别等算法。
这样一体化的结构形式能在现实中降低对环境的要求。
图1-1 车辆牌照识别系统原理框图1.3 车辆牌照识别在国内外研究现状自1988年以来，人们就对车辆牌照识别系统进行了广泛的研究，目前国内外已经有众多的算法，一些实用的LPR技术也开始用于车流监控、出入控制、电子收费等场合。
然而无论是LPR算法还是LPR产品都存在一定的局限性，都需要适应新的要求而不断完善。
如以色列Hi-Tech公司的See/Car System系列，它需要多种变形的产品来分别适应某一个国家的车牌；新加坡Optasia公司的VLPRS系列，只适合于新加坡的车牌；See/Car Chinese系统可以对中国大陆的车牌进行识别，但都存在一定的缺陷，而且不能识别车牌中的汉字。
我国在90年代初期开始了车辆牌照识别技术的研究。
但由于以下几个原因使我国的车辆牌照识别技术在研究和应用方面都有一定难度，且落后于其它国家：①我国的标准汽车牌照是由汉字、英文字母和阿拉伯数字组成，汉字的识别与字母和数字的识别有很大的不同，从而增加了识别的难度。
②国外许多国家汽车牌照的底色和字符颜色通常只有对比度较强的两种颜色，而我国汽车牌照仅底色就有蓝、黄、黑、白等多种颜色，字符颜色也有黑、红、白等几种颜色。
③其他国家的汽车牌照格式通常只有一种，而我国则根据不同车辆、车型、用途，规定了多种牌照格式。
④我国汽车牌照的规范悬挂位置并不唯一，而且由于环境、道路或人为因素造成汽车牌照污染的情况比较严重，这都给车牌识别造成了一定的难度。
因此，我国车辆牌照识别技术的提高和广泛应用还需广大科研工作者和相关交通部门的共同努力。
1.4 本文主要工作及内容安排本文主要研究车辆牌照识别系统中的数字识别技术，将数字图像处理技术与模式识别技术紧密结合，针对汽车牌照字符识别的特点，分析了车牌定位与分割、字符分割、特征提取、BP神经网络等算法。
在车牌定位、字符分割和特征提取的基础上，详细研究了车牌数字字符的识别。
文章在接下来的第二章介绍了车辆牌照的定位方法；第三章介绍了车辆牌照的字符分割算法；第四章介绍了车辆牌照数字字符的识别。
其中车辆牌照数字字符的识别是本课题的重点。
文章在每一步处理后给出了实验结果，并给出了最后的识别结果。
第2章车辆牌照的定位方法车辆牌照的定位方法是基于图像处理的基础上，对图像进行分析、总结并经过大量的试验所获得的。
定位方法的研究与车牌特征和图像处理技术是分不开的。
从自然背景中准确可靠地分割出车牌区域是提高系统识别率的关键，但是由于车牌图像摄于背景复杂且光照不均匀的自然场景，因而会出现颜色失真或低对比度的图像，这给车辆牌照的定位带来了很大的困难。
为此人们进行了大量的研究，并取得了一定的成果。