基于BP神经网络的车牌识别系统
基于深度学习的汽车车牌识别系统的设计与实现
基于深度学习的汽车车牌识别系统的设计与实现摘要：随着智能交通系统的快速发展，汽车车牌识别技术在交通管理、停车场管理等领域发挥着重要作用。
本文设计并实现了一种基于深度学习的汽车车牌识别系统，该系统能够准确、快速地识别汽车车牌号码，提高交通管理的效率和智能化水平。
本文详细介绍了系统的总体设计、关键技术、功能模块以及系统测试等方面的内容。
关键词：深度学习；汽车车牌识别；智能交通系统一、引言汽车车牌识别是智能交通系统中的一个重要组成部分，它可以实现对车辆的自动识别和管理，提高交通管理的效率和准确性。
传统的车牌识别方法主要基于图像处理和模式识别技术，存在识别准确率低、鲁棒性差等问题。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的车牌识别方法逐渐成为研究热点。
深度学习方法具有强大的特征提取能力和泛化能力，可以有效地提高车牌识别的准确率和鲁棒性。
二、系统总体设计（一）设计目标本系统的设计目标是实现一个高效、准确、稳定的汽车车牌识别系统，能够在不同的光照、角度和天气条件下准确识别汽车车牌号码。
具体目标包括：1.识别准确率高：系统的识别准确率应达到 95% 以上。
2.识别速度快：系统的识别速度应在 1 秒以内。
3.鲁棒性强：系统应能够在不同的光照、角度和天气条件下稳定工作。
4.易于部署和维护：系统应具有良好的可扩展性和可维护性，便于部署和维护。
（二）系统架构本系统采用客户端 / 服务器架构，主要由车牌图像采集模块、车牌识别模块和数据库管理模块组成。
车牌图像采集模块负责采集汽车车牌图像，并将图像传输到车牌识别模块进行识别。
车牌识别模块采用深度学习算法对车牌图像进行识别，识别结果存储到数据库管理模块中。
数据库管理模块负责管理车牌识别结果，并提供查询和统计功能。
（三）工作流程1.车牌图像采集：通过摄像头或其他图像采集设备采集汽车车牌图像。
2.图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，包括图像增强、去噪、二值化等操作，以提高图像质量。
基于BP神经网络的数字识别研究
基于BP神经网络的数字识别研究摘要：比较了各种数字识别方法，采用bp神经网络设计了一个数字识别系统。
首先对数字图像进行二值化处理，构造输入向量矩阵；接着通过选取初始权值、隐层节点数和权值学习算法，创建bp 神经网络，对样本数据进行训练；之后对加有噪声的样本再次进行训练，以提高网络的鲁棒性；最后制作了图形用户界面进行实验。
测试结果表明，该系统对噪声系数小于0.85的字符识别率可达96%，且网络训练时间可以接受。
关键词：bp神经网络；数字识别；特征提取中图分类号：tp183 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）14-3362-041 概述数字识别在车辆牌照识别、银行支票识别和邮政储蓄票据识别等领域有着广泛的应用，因而成为研究人员近年来研究的一个焦点[1]。
而人脑神经系统模型的建立为人工神经网络的产生提供了理论模型依据，使其具有模拟人脑部分形象思维的能力[2]，因而使其成为人工智能技术的重要组成部分和常用方法。
人工神经网络由简单信息处理单元相互连接组成，通过简单处理单元间的相互作用来实现对其所接收信息的处理。
而随着人工神经网络技术的快速发展，其为解决模式识别邻域的相关问题提供了新的解决思路和方法，其突出的优点在于它具有对接收信息可进行并行分布式处理能力和自我学习反馈能力，因而吸引了众多研究人员对其进行广泛和深入的研究。
而误差反向传播网络（back-propagation），即bp神经网络，是一种典型的人工神经网络，它具有人工神经网络的所有优点，因而在众多技术邻域有着广泛的应用[3]。
该文首先对bp神经网络的基本原理进行了详细介绍，在分析了其基本原理的基础上，针对数字识别问题，设计了一种利用bp神经网络技术进行数字识别的方法。
经实验表明，该方法合理可行，且其识别效果正确有效。
2 相关原理与知识由于本文针对数字识别问题，利用bp神经网络技术对其进行方法设计和实现，首先必须了解bp神经网络的基本原理，即了解其具体构成形式、模型分类和其功能特点。
基于BP神经网络的车牌字符识别
字 符识 别方 法对 噪 声 不 敏感 ， 较 好 的稳 定 性． 有 但 当字符 出现 断裂 、 分缺 失 时 ， 部 识别效 果 不理 想 ．
＊ 收稿 日期 ： ０ ０ １ － ６ ２ １ — １０ 基金 项 目 ：０ ８年 宿 迁 学 院 科 研 基 金 项 目 ２０ 作者简介 ： 沈 洋 （ ９ ９） 男 ， 苏 宿迁 人 ， 教 ． １７一， 江 助
定 位 ， 符 分割 与字 符 识别 。 字
所谓 字 符识 别 即是 使 用 模 式 识 别 的技 术 在 前 面 定位 的 车 牌 图 像 中 准 确 的 识 别 出 车 牌 号 码 ， 当 前 ， 究 者对 字符 识 别 主要 采用 模 板 匹 配法 ［ 、 研 １ 统 ］
间 ， 训练 好 的神 经 网 络 可 以 很 有 效 的用 于识 别 但 字 符． 目前 ， 出并 应用 于 模 式识 别 领 域 的神 经 网 提 络模 型 己 有 近 百 种 ， 中应 用 广 泛 且 识 别 效 率 较 其 好 的有 ： Ｐ网 络 ， ｐｉｌ Ｂ Ｈｏ ｆ ｄ网络 ， ｅ ＡＲＴ 网络 等． 而 在这 些 网络 之 中 Ｂ Ｐ神 经 网络 因为 具 有 较 好 的 自 学 习能力 、 大 的分类 能 力 和 容错 能力 ， 使 用 最 强 故
为广 泛．
计模 式识 别 法［ 等 几 种识 别 方法 ． ２ ］
１ １ 符 特 征 与 图 像 库 中 的 字 符特 征相 匹配 ， 符 相 似 度 最 高 的 即 为识 别 结 果 ． 字
这 种识 别 方法 简单 、 速 ， 规 整 字 符 的识 别 率 比 快 对 较 高 ， 在 字符 变形 等 情况 下 ， 别能 力有 限． ． 但 识
模板匹配识别算法和神经网络识别算法的比较及MATLAB实现
模板匹配识别算法和神经网络识别算法的比较及MATLAB实现陶鹏，朱华（攀枝花学院数学与计算机学院，四川攀枝花617000）摘要：现有的车牌识别系统（LPR）已经诞生了许多关键技术。
常用的关键技术有：基于数学形态学定位汽车车牌、基于Hough变换的车牌图像倾斜校正算法。
而识别算法中，主要有模板匹配和BP神经网络算法。
模板匹配算法是数字图像处理组成的重要部分之一。
把不同的传感器在不同时间和成像条件下对景物获取到的图像在空间上对齐，或在模式到一幅图中寻找对应的处理方法。
BP神经网络算法是一种“误差逆传播算法训练”：利用输出的误差估计前一层的误差，以此类推，获取各层次估计的误差。
本次实验通过比较识别算法的两种关键技术得出以下结论：模板匹配实现过程简单，速度快，要求字符比较规整，并且对车牌图片质量要求很高，图像被其他因素干扰时，比如光线、清晰度等，会导致识别率低；而神经网络算法可以在不同的复杂环境下、不明确推理规则等识别问题，具有自适应性好、识别率高的自学习和自调整能力，但在识别前需要进行网络训练，速度慢，依赖大量的学习样本。
关键词：识别算法；模板匹配；BP神经网络中图分类号：TP181文献标识码：A文章编号：1009-3044(2020)34-0187-04开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Character Recognition Algorithm Based on Template Matching and Character Recognition Algorithm based on Neural Network Comparison and MATLAB ImplementationTAO Peng，ZHU Hua（School of Mathematics and Computer,Panzhihua University,Panzhihua617000,China）Abstract:Existing license plate recognition(LPR)system has created the key technology of many key techniques are commonly used are:car license plate based on mathematical morphology on the license plate image tilt correction algorithm based on Hough transform and the recognition algorithm,there are mainly template matching template matching algorithm and the BP neural net⁃work algorithm is one of an important part of digital image processing of the different sensors in different time and imaging condi⁃tion of scenery get image alignment on the space,or in the model to a figure in search the corresponding treatment method the BP neural network training algorithm is a kind of error back propagation algorithm:using the output error of the estimation error of the previous layer,and so on,for all levels estimated error this experiment by comparing the recognition algorithm of two kinds of key technology in the following conclusions:template matching process is simple,fast,character is neat,and the license plate image quality requirement is high,the image interference by other factors,such as the light of clarity,leads to the recognition rate is low; However,neural network algorithm can identify problems such as unclear inference rules in different complex environments,and has self-learning and self-adjustment abilities with good adaptability and high recognition rate.However,network training is need⁃ed before recognition,which is slow and relies on a large number of learning samples.Key words:Recognition algorithm;Template matching;The neural network随着我国经济水平的不断提升，人们对生活质量的要求也源源不断提高。
多特征与BP神经网络车牌识别系统研究
科
学
技
术
与
工
程
ｌ ２卷
．
域。
得 到 １ 字符 外 围特征 。对归 一化 为 ３ ６个 ２×１ ６的车
１２ 字符分 割 ．
牌 每个 字符 图像 提 取 ３ ２个 粗 网格 特 征 、４个 水 平 ２ 及 垂直 投影 特 征 、６个 外 围轮 廓 特 征 ， 合 起 来 可 １ 组
以得到 字符 ７ 特征 向量 。 ２维
第 １ ２卷
第２ ２期
２１ ０ ２年 ８月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ．１ Ｎｏ ２２ Ａｕｇ １ ２ ． ．２０１ ２
１７ — １ １ （ ０ ２ ２ —６ ５０ ６ １ ８ ５ ２ １ ）２５ ４ —４
Ｓｃｅ ｃ ｃ ｎｏｏ ｙ ａ ｄ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎｇ ｉｎ ｅ Ｔｅ ｈ ｌ ｇ ｎ ｇ ｎ ｅ ｉ
合， 对车辆牌 照识别 系统进 行 了研究。为 了提高系统车牌识别能力 ， 出了一种综合 颜色特征和投 影特征相 结合 的车牌定 位 提
方法。字符分割采用 了投影法 ； 字符特征选取 了互补性强 的粗 网格特征 、 投影特征 以及外 围轮廓特 征 ； 后采用 Ｂ 最 Ｐ神经 网络 进行 车牌 字符识别。对车牌 字符 的识别分 为汉字、 字母及 字母数 字三类进行 。实验表 明， 多种 图像 处理技 术与模式识别 技术
到特 定 条件 的 限 制 。本 文 充 分 应 用 车 牌 区域 的特
车辆 的特 征 和车辆 图像 全 天 候 实 时记 录 ， 据所 拍 根 摄 的图像 进行 牌 照 自动 识 别 ， 体 地 讲 就 是 在 图像 具 中找 到 车牌 的相应 位 置 ， 取 出车 牌 上 的 全 部 字符 提 图像 ， 再识 别 出 车 牌 中 的各 个 字 符 ， 后 得 到 车 牌 最
车牌视频跟踪识别系统的设计
车牌视频跟踪识别系统的设计作者：黄宝生黄海波来源：《现代电子技术》2013年第10期摘要：车牌视频自动跟踪识别技术是智能交通系统（ITS）中的核心技术，是公路交通和城市交通管理的主要手段和发展方向。
车牌识别系统可由车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别组成，在此使用DirectShow滤镜截取视频帧。
采用中值滤波进行图像的降噪和横向的Sobel算子作边沿检测，利用测度函数计算车牌区域与一个车牌相似度的模板匹配法寻找车牌位置，设计了用于图像临界值选取的车牌定位算法，最后采用BP神经网络对切割后的车牌文字进行识别。
经过实际测试，系统在车牌跟踪识别方面取得了较好的效果。
关键词：车牌识别；模板匹配；神经网络；车牌跟踪； DirectShow滤镜中图分类号： TN964⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）10⁃0090⁃040 引言智能交通系统（Intelligent Transportation System，TSI）是目前世界各国竞相研究和开发的热点。
它结合了最新的信息捕获、传输、处理、自动控制、模式识别等技术，目标是使用计算机更加有效与科学地管理与监控交通。
在智能交通系统中，车牌的跟踪识别占有重要的地位。
因为车牌是区分车辆的重要依据，对于管理与调度车辆具有重大意义。
1 车牌的跟踪识别的整体结构本系统采用DirectShow的滤镜Filter，编译生成一个.ax文件，用regsvr32进行系统注册；利用DirectShow的功能，可以接收视频流，并进行跟踪与识别。
整体结构如图1所示，可分为3大部分：（1）用DirectShow实现视频播放，设计了一个DirectShow Filter，用于从播放的视频流中截取视频帧。
（2）车牌跟踪，用于在视频帧中找到车牌的位置，并截取出来。
（3）文字识别。
使用（2）提取的车牌灰度图像，识别出车牌上的文字。
2 车牌的跟踪识别的算法2.1 中值滤波和边沿检测2.3 文字识别车牌文字识别常用方法是提取文字的一定特征，然后使用分类器进行识别。
一种基于特征的BP神经网络车牌字符识别
二 值化 的关键在 于 阈值 的确 定 ． 文采用 自适 本 应 阈值 法－ ， ４ 基本思 想是 ： Ｊ 计算 图像 的各灰 度分 布 ， 分为 目标 和背 景两部 分进 行多 次迭代求 出 阈值 ． Ｔ＝ １ ｛ ｎｆ ， ） ／ ｍｉＥ（ ｙ ］＋ｍ ｘｆ ， ） ｝ ２ ａＣ（ Ｙ ］
．
其 中
， ２
∑ ∑ Ｇ（＋ｋ ＋ ） ：ｉ ， ｚ ｊ
①
收 稿 日期 ＂０ ９ ９ ３ － ０ —０ —２ ２ 基金项 目： 校级 自然科学类 重点资助科研项 目（懈 ｘ ２ ） ２ Ｓ８ ． 作者简 介： 马晓娟 （９ ３ ， ， １８ 一）女 甘肃 白银人， 贵州 民族学院 。 硕士．
１ 水平 或 竖直方 向的投影 ）
ｗ２ ｆ
＝
∑ ∑ （ ｋ ＋ ） （＋ ， ｚ （＋ ， ｚ× ｋ ＋ ） ｊ ｊ ）
其 中 ， 为 自适应 阈值 ， （ ，） ｉ＿ 和 （ ，） 个像 『 ｉ 每 Ｊ 素点 （ ，）的梯度 ， ｉＪ 符号 Ｕ 为取 整 ． 如 果 ＋ 小 于等 于 ， 梯度值 接近 Ｏ 则说 ， 明这个 块没 有边缘 ， 方 向不 用倾斜 校正 ． 该 Ｊ 图 Ｋ３ 为采用方 向场方 法校正车牌后的图像 ． ）
需要我 们开展进 一 步深入 的研究 工作 ． 于易受 光 对
字符分 割之前 要对 车牌 图像 进行倾 斜校 正 ． 车 牌 水平倾 斜角 度一般 不会超 过 ［ ０，０］可根据 一２￣２￣ ，
方 向场 ［ 找到倾 斜方 向进行 图像校 正 ． ６ 定 义一个 大小 为 Ｋ ＸＬ的方 向场 图像 Ｄ（ ，） ｉ＿ ， 『
『 （ 【 Ｌ ×
一
＋）ｉ， Ｔ 专Ｊ ＋ Ｇ ｆ ，
ｌ ｉＧ．＋ ｆ． ≤ Ｔ
基于改进BP神经网络的车牌字符识别研究
２ ＢＰ网络 学 习算 法 的 改进
针 对 ＢＰ 网络收 敛 太慢 影 响了 该 网络 在许 多 方 面 的实 际应 用 这 样 一个 严 重 的缺 陷 ，引入 动 量项 和 遗传
算法 来 改进 ＢＰ 网络 学 习算法 。 标 准 ＢＰ算法 实 质上是 一 种简单 的最 快速下 降 静态 寻优 算法 ，在 修正 叫（ ）时 ，只是 按 时刻 的负 梯度 方
１ ＢＰ网 络 学 习算 法 的缺 陷
ＢＰ网络 实质 上 是 对任 意 非线 性 映射 关 系 的一 种逼 近 ，由 于采用 的是 全局 逼近 的方 法 ，因 而 ＢＰ 网络 具 有较 好 的泛化 能力 。但 由于 ＢＰ算法 具 有一些 特 定 的局 限性 ，其 学 习过 程容 易 陷入 误差 函数 的局部极 值 点 ， 即 Ｅ的超 曲面 可能 存 在多个 极值 点 。如 果神 经 网络 的权 系 数初 值设 置 不 当 ，就 很 容易使 学 习过 程收 敛缓 慢 甚 至不 收敛 ，其 学 习过 程较 长 ，难 以确 定 隐层 和 隐结 点 的个数 。如何 根据 特定 的问题 来具 体确 定 网络 的结构 尚无 很 好 的方法 ，仍需 要凭借 经验 和试 凑 。这些 使得 人 工神 经 网络识 别技 术 的应用 受到许 多 限制 。
目前 ，国 内外 汽 车牌 照 的识别 技术 有 ＩＣ卡 识别 技 术 、条形 码识 别 技 术 、图像 处ｊ里技 术 、人 工神 经 网络 识 别 技 术 Ｌ１］。前 面三种 方法 存在 着使 用成 本高 、识别 速 度慢 等缺 点 。由于人工 神经 网络识 别技 术有 良好 的 自适 应性 、自组织 性 ，很强 的学习 功能 、联 想功 能 、容 错 功能 、识 别 率高 、抗 干扰 能 力 强等 优点 ，因此越 来越 多 地 受 到人 们 的广泛 关注 与应 用 。 目前广 泛采 用 的是基 于 ＢＰ算 法 的 多层前 馈神 经 网络 。
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。
车牌识别实验报告
数字图像处理在车牌识别中的应用摘要随着汽车数量在我国大面积的增加，城市交通状况逐渐受到人们的重视，如何进行有效的交通管理更是成为了人们关注的焦点。
针对此问题，人们运用新的科学技术，相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系统。
因此，智能交通系统已成为世界交通领域研究的重要课题。
车牌识别系统作为智能交通系统的核心，起着非常关键的作用。
目前，图像处理技术在车牌识别中的应用研究已经成为科学界的一个重要研究领域。
本文旨在粗浅的运用所学基本原理和知识分析数字图像处理技术在友好环境下的应用（所选车牌识别的车辆图片均为友好环境下，易于处理的实验图片，不具有广泛性）。
以车牌为研究对象，主要研究如何通过图像的预处理、车牌的定位、车牌字符分割和字符识别等一系列过程，完成车牌的识别。
1.绪论1.1背景及现状：基于图像处理的车牌识别技术的研究在国外起步比较早，在美国、意大利、德国、以色列、新加坡等国家，现在都已经有比较成熟的产品投入使用，比如美国的（AUTOSCOF）2003系统、以色列的Hi-Tech公司研制的See/Car System、德国西门子公司的ARTEM7SXI系统、新加坡的Optasia公司研制的VLPRS等车牌识别系统，但因为我国车牌样式的多样性、车牌颜色的多样性以及包含汉字等特点，这些车牌识别系统不适合我国国情。
基于图像处理的车牌识别技术主要包括车牌定位、车牌分割、字符识别等方面的技术。
关于车牌定位方面，主要理由车牌的边缘、形状、颜色等特征，再结合数字图像处理、形态学、小波变换、人工神经网络等技术对车牌进行定位。
基于特征的车牌定位的方法有C.J.Setchel提出的基于字符边缘检测的车牌定位方法，M.M.Mfahmy提出一种基于迭代阈值的车牌定位方法。
完全基于形态学的算法有运用数学形态学的闭运算获得车牌的候选区，然后采用投影的方法剔除假车牌，定位针车牌。
基于神经元网络的方法有基于BP网络的牌照定位方法，基于彩色的车牌定位方法有采用多层感知器网络对输入彩色图像进行彩色分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法。
基于PCA和BP神经网络算法的车牌字符识别
分分析法对原始样本数据进行分类， 然后 由Ｂ Ｐ神经 网络法对拒识样本进行识别。研 究结果 表明， 与传统的单一识别方法相 比， 提高 了识别正确率， 减少 了训练 时间。
关键 词 ： 主成分 分析 （ Ｃ ；Ｐ神 经 网络 ； Ｐ Ａ） Ｂ 字符识 别
中图分类 号 ： Ｐ ５ Ｔ７１ 文献标 识码 ： Ａ
Ｋｅ ｏ ｄ ：ｒ ｃ ａ ｃｍ ｏｅｔ ａ ｓ Ｐ Ａ） Ｂ ｅ ａ ｎｔｏｋ ｃａａｔ ｃｇｉｏ ｙｗ ｒｓ ｐ ｎ ｉ ｏ ｐｎｎ ｌ ｉ Ｃ ； Ｐ ｎｕｌ ｅ ｒ ；ｈｒｃ ｒ ｅｏｎ ｉ ｉ ｐ ｌ ｎ ａ ｙ ｓ（ ｒ ｗ ｅｒ ｔｎ
Ｂ Ｐ神 经 网络是 目前 应 用 较 多 的一 种 目标 分 类 器 。利 用其 对 目标 进行 分类 ， 前 端输 人 太 多 的样 若
基 于 Ｐ Ａ和 Ｂ Ｃ Ｐ神 经 网络 算 法 的车 牌字 符 识 别
闫雪梅， 王晓华， 夏兴高
（ 北京理工大学信息科学技术学院电子工程 系， 北京 １０ ８ ） ００ １
摘 要 ： 文章采 用 了双重 Ｐ Ａ算 法链接 Ｂ Ｃ Ｐ神 经 网络 的方 法对 车 牌 字 符进 行 识别 。先 由主 成
其中， 是特征向量矩阵； 是样本均值； ｃ 目标 Ⅳ是 类别的数 目； 表示 ｋ 目 类 标的训练图像数。
基 金项 目： 国家 自然科学基 金资助项 目（０ ７ １０ 。 ６ ４ ２ １ ） 作者简介 ： 闷雪梅 （９ ６一） 女， １６ ， 讲师 ， 究方 向为图像 处理与 研 模式识别 。Ｅ ｍ ｉ ｘ ｙ ｍ ｙｎ ｉ ．ｏ — ａ ： ｍ ｍ ａ＠ｓ ａｃｒ ｌｍ ｎ ｎ 收 稿 日期 ：０ ７０ － 修 订 日期 ：０ ７０ －９ ２ ０ －４０ ４； ２０ －４０
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BP神经网络的汽车牌照识别
基于BP神经网络的汽车牌照识别
李丰林
【期刊名称】《淮海工学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2003(012)004
【摘要】提出了一种用BP神经网络实现车牌文字识别的方法.因车牌上文字仅是黑体印刷字体,在特征提取时采用了Fourier投影-变换系数法求得其特征矢量;车牌文字分布具有规律性,采用并行算法对BP网络分类器进行了处理;引入动态因子,动态调整BP算法的学习步长.实践证明,利用BP神经网络可有效识别车牌,且速度快,识别率高,具有较高的实用价值.
【总页数】3页(P25-27)
【作者】李丰林
【作者单位】淮海工学院,电子工程系,江苏,连云港,222005
【正文语种】中文
【中图分类】U963.9;TP183
【相关文献】
1.基于HALCON汽车牌照的识别 [J], 徐雯斐;薛慧慧;王宜宁;程玉玲
2.基于HALCON的汽车牌照识别研究 [J], 高永勋;任德均;严扎杰;陈儒侠
3.基于MATLAB的汽车牌照自动识别技术研究 [J], 张萍
4.基于HALCON与MFC汽车牌照识别技术研究 [J], 王涛;张乐
5.基于图像纹理识别的澳门汽车牌照定位提取 [J], 李雪涵
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于BP神经网络的车牌字符识别
试验结果进行分析 、验证 ，才能得到～个较好的确定值。以下是
车牌字符 的识别
车牌 字符经 过 一系 列的处 理后 ，终 于到 了车牌 字符 识 别系统 的最 后一 步了 ，即车牌 字符 的识 别 。这一 步也 是本 论 文 中计算 量
造 更可靠 的分类 规则 。
个神经网络一汉字网络 、字母 网络以及数字网络来实现对字符的
分 类 ，如 图６ 所示 。
本论文采用了Ｋ — Ｌ 算法对字符进行特征的提取 。Ｋ — Ｌ 算法是
一
种相 对 容 易 实 现 和 理 解 的分 析 手 段 ，它 的 目的 是 将字 符 的 高
图６ 字符分 类器 的流 程 图
４ 、根 据 Ａ的公 式 一定 可 以 找到 Ａ的Ⅳ 一 １ 个 特 征 向量 以 及 它
５ 、根 据得 到的 特征 值从 大 到小将 该 组特 征 向量 排 序 ，将 前Ｔ １ 个特 征 向量单 位化 ，以便 组成一 个变 换矩 阵 ｙ 。
的网络复杂度也大大增加了。鉴于本论文是对小类别的车牌字符 的识别，所以选取了三层的Ｂ Ｐ 网络对字符进行训练 ，即仅合一个
技术 ＜ Ｔ Ｅ Ｃ Ｈ Ｎ Ｏ Ｌ Ｏ Ｇ Ｙ
已经 有 了很多 字符 识别 ｆ ； 勺 方 法 ，本章 主要是 基于 Ｂ Ｐ 神 经 网络 算法
潮 圜 圈 图 圜 圜 窟 团
图５ 归一 化后整 齐 的车牌 字符 图像
对 车牌字 符的 识别 。
基于Ｂ Ｐ 神经网络的车牌字符识别算法则是目前比较流行的算
法 。首先 进 行分 类 器 的设 计 ，由于标 准 车牌 共 有７ 位 字符 ，分别 是 汉 字 、字母 和 数 字 ，因 此在 车牌 字 符识 别 系统 中 ，分 别 设计 ３
基于两级BP神经网络的机动车车标识别
基于两级BP神经网络的机动车车标识别摘要:本文描述一种基于两级BP神经网络的机动车车标识别算法,该算法对车标识别中的多分类问题提出一种解决方案。
根据车牌和车标在位置和尺寸之间的关联,文中利用车牌信息,确定车标的候选区域,然后利用形态学和连通域分析(CCA)定位车标。
最后使用两级BP神经网络:预测网络和验证网络完成车标识别的目的。
文中以两类车标为例,通过实验表明该算法具有较高的识别率和较低的错误率。
关键词:机动车标识识别1 车标定位目前车牌定位的方法已经比较成熟,而车标的位置、尺寸都和车牌有很大关联,所以可以借助车牌提高车标定位的效率。
假设车牌的宽度为W,则从车牌上边缘向上取一个边长为W的正方形区域,作为车标搜索区域。
已知车标候选区域,参考[3],利用形态学和联通区域分析(CCA),排除干扰,提取候选车标目标,具体操作如下:(1)在水平方向做形态学闭运算,结果图记为Fc,原图记为Fr;(2)应用top-hat,增强车标目标,结果图记为Ft=Fc-Fr;(3)应用OTSU分割,获得车标候选区域掩图;(4)利用形态学优化目标形状,排除噪声干扰;(5)做连通区域分析(CCA),利用车标-车牌位置尺寸的先验知识排除错误:①车标宽度和高度小于1.5倍车牌高度,大于0.5倍的车牌高度。
②车标中心位置应该在车牌竖直中心线附近。
2 基于BP神经网络的车标识别车标识别包括识别和判定两个过程,单个BP神经网络虽然也可以一次性完成两个过程,但是这样网络的复杂度将会很高,可能会出现发散的问题。
为了降低网络复杂度,提高识别准确度,本文采用两级BP 神经网络来完成车标的识别过程:类型预测网络和类型校验网络。
2.1 车标类型预测网络车标类型预测网络的目的是对车标类型进行预测,把输入的目标分发给置信度最高的类型对应的校验网络。
预测网络包括输入层、隐层和输出层三个层次,每层节数目依次是1024,128和2。
考虑到噪声和光照的影响,定位到的车标候选目标在输入网络前需要经过高斯平滑、直方图均衡化处理,然后后缩放到32X32,再按行展开形成1024维的输入向量。
基于BP神经网络的图像识别算法研究
基于BP神经网络的图像识别算法研究近年来，人工智能技术在各个领域得到了广泛应用。
其中，图像识别技术是人工智能领域的重要应用之一。
在许多实际应用场景中，我们需要对图像进行自动化识别。
传统的图像识别方法往往需要手动提取特征，这个过程需要大量的人力和时间。
而基于BP神经网络的图像识别算法则可以通过学习训练数据来自动提取特征，能够更好地应对现实场景中的变化和噪声。
一、BP神经网络基础BP神经网络是一种常见的前馈神经网络，它通常由输入层、隐藏层和输出层组成。
每个神经元都有多个输入和一个输出。
其中，输入为前一层神经元的输出经过加权之后再加上一个偏置得到的。
每个神经元都有一个激活函数，它可以将输入转换成输出，并经过向后传播算法来进行权值的调整，从而达到对数据的分类和识别的目的。
在BP神经网络的训练中，常用的算法是误差反向传播算法。
该算法的目的是通过不断地调整权值和偏置，使得神经网络的输出尽可能接近真实值。
误差反向传播算法是一个迭代过程，每次迭代都会调整权值和偏置。
其中，每次迭代的误差是神经网络的输出和真实值之间的差距。
通过误差反向传播算法，我们可以得到神经网络中每个节点的权值和偏置，从而使得神经网络的输出在训练数据集上表现更好。
二、基于BP神经网络的图像识别算法基于BP神经网络的图像识别算法最重要的步骤是特征提取。
传统的图像识别算法需要手动提取特征，这个过程比较繁琐，需要人工干预。
而基于BP神经网络的图像识别算法则可以通过学习训练数据来自动提取特征。
在训练过程中，神经网络不断调整权值和偏置，从而使得神经网络的输出能够更好地匹配训练数据。
在测试数据上，我们可以直接使用已经训练好的神经网络进行分类和识别。
在实际应用中，基于BP神经网络的图像识别算法需要解决以下几个问题。
首先，特征提取的效果直接影响算法的性能。
如果特征提取的质量不好，那么算法的准确率也会大大降低。
其次，对于大型数据集来说，神经网络的训练可能需要花费很长时间，因此需要针对具体问题选择合适的神经网络模型和算法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
辽 宁 科 技 大 学 学 报
第３ ３卷
（ ）二 值化 处理 将 灰度 图像 转化 为二值 化 图像 ， 用全 局 动 态二 值 化方 法 中 的经 典算 法 Ｏｔｕ ２ 采 ｓ 算法吲 。基本 思想 是 ： 取一 个 阈值 Ｔ， 图像 像 素按灰 度 大小分 为 大于等 于 Ｔ 和小 于 Ｔ 两类 ， 出两类 将 求 像素 的类 间方差 和 两个 类各 自的类 内方 差 ， 出使 两个 方差 比值 最 大 的阈值 ｔ该 阈值 即为 二值 化 图像 找 ， 的最佳 阈值 。 二值 化 图像 见图 ２。
图 ２ 车牌 图 像 的 二 值 化
Ｆｉ ２ Ｉ ａ ｅ ｂｉ ｒｚ ｔｏ ｆｌｃ ｎｓ ａ ｅ ｇ． ｍ ｇ ｎａ ｉａ ｉｎ ｏ ｉｅ ｅ ｐｌｔ
图 ３ Ｓ ｂｌ 子 边 缘 检 测 结 果 ｏｅ 算
Ｆｉ．３ Ｅｄｇ ｔ ｃ ｉ ｅ ｕ ｔｏ ｂｅ ｅｒ ｔ ｒ ｇ ｅ ｄｅ ｅ ｔｎｇ ｒ ｓ ｌ ｆＳｏ ｌｏｐ ａ ｏ
１ ２ 车牌 定 位 ．
车牌 部分 主要 是字符 ， 牌边 缘 由一组 连接 的像 素构成 ， 于灰 度变 化 的区域 。有 很多 方法 可 以检 车 处 测边 缘 ， 中边 缘检 测方 法最 为 常用 ］ 其 。本 文 用 Ｓ ｂ ｌ ｏ ｅ 算子 来 处 理 图像 ， 能起 到 很 好 的 降低 噪 声 的 作 用 。Ｓ ｂ ｌ 缘算 子 的模板 是 两个 ３ ｏ ｅ边 ×３的卷 积核 。图像 中每个 点 都 用这 两 个核 作 卷积 运 算 ， 中一个 其 核对垂 直边 缘 响应最 大 ， 另一个 核 对水平 边缘 响应 最大 。以两个 卷积 的最 大值作 为 该 的输 出值 。 经 过 Ｓ ｂｌ ｏ ｅ 算子 处 理过 的边缘 图像 见 图 ３ 。 由图 ３可见 ， 车牌 区域 内字符 按 一定 间 隔排 列 ， 字符 有 确定 的宽 度 和高 度 ， 以利用 这 个 特征 扫描 可
０ ｃ．。 ｔ ２Ｏ１ ０
基于 Ｂ Ｐ神 经 网络 的 车牌 识别 系统
苏 科 ， 志 彬 陈
（ 宁 科 技 大 学 电子 与信 息 工 程 学 院 ，辽 宁 鞍 山 １４ ５ ） 辽 １０ １
摘 要 ： 车牌识 别 系统是智能交通领域的重要组成部分 ， 在现代交通管理 中的作 用举 足轻重 。基 于 Ｖ ｃ＋＋
ｇ 一 ０ Ｒ ＋ ０ ５９ ＋ ０ １ ３ ． Ｇ ．１ Ｂ （ １）
式 中： ｇ为 灰度值 ； Ｇ、 Ｒ、 Ｂ分 别为 红色 分量 、 色分量 和 蓝色 分量 。 绿 由于人 眼对绿 色的敏感 度 最 高 ， 对红 色 的敏感 度 次之 ， 蓝 色 的 敏感 度 最低 ， 对 这样 得 到 的 灰度 图像 上述 问题 提 出了新 的解决 方 法 。
１ 系 统 实 现
１ １ 图 像 预 处 理 ．
（ ）灰度 处 理 １
公 式
车牌 是彩 色 的 ， 如果 对 车 牌 直 接处 理 ， 降低 系 统 的处 理 速 度 ， 会 也不 能 满 足 实时
性 的要求 。 因此 ， 要将 车牌 转 化为灰 度 图像来 进 行处 理 。将 彩 色 图像 转 化 为灰 度 图像通 常 采 用经 验 需
６ ０进 行 实验 ， 对 中 国的 车牌 进 行 研 究 ， Ｂ ． 针 用 Ｐ神 经 网 络 来 实现 车 牌 识 剐 。 车 牌 识 剐 分 为 图 像 预 处 理 、 牌 车 定位 、 字符 分 割 和 字符 识 别 四 个 步 骤 。 利 用 车 牌 的 先 验 知 识 进 行 定 位 ， 引进 双 阈值 进 行 字 符 分 割 ， 用 １ 段 利 ３
虽 然对 车牌 识别 取得 了一 些成 果 ， 也 有局 限性 ， 但 没有 充 分 利用 车 牌 固有 的特 征 ， 没有 考 虑 到 分割 符 对
字符 分割 的影 响 ， 于污损 的 车牌和 不 同型号 的 车牌 识别 效 果 并不 理 想 等 。本 文 利用 车 牌 的先 验 知识 对 进行 定位 ， 引进 双 阈值进 行 字符 分割 ， 利用 １ 段 特 征提 取法 提取 特征 向量 作 为神经 网络 的输 入 向量［ ３ ： ｊ，
特 征 提 取 法提 取 特 征 向 量 ， 实验 表 明 该 识 别 算 法 行 之 有 效 。
关键词 ： 车牌识 别；Ｐ神经 网络 ； Ｂ 车牌定位 ； 字符识 别
中图分 类 号 ： Ｐ ９ 文 献标识 码 ： 文章 编号 ：６４１４（０００—５９ ４ Ｔ ３１ Ａ １７—０８２１）５ ０～ ０ ０ 在 交通 管理 中， 车牌识 别起 着 重要 的作 用 。车牌 识别 是一 个复 杂 的过程 ， 主要 涉及 到 车牌 的检测 和 车 牌字 符 的识别 。在 一些 文献 中 ， 利用 灰度 直方 图 和模 板 匹 配来 进 行 车 牌 的定 位 和 识别 ］ 这些 方 法 ，
第 ３ ３卷 第 ５期 ２１ Ｏ Ｏ年 １ ０月
辽 宁 科 技 大 学 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＵｎ ｖ ｒｉｙ ｏ ｃｅ ｃ ｎ ｃ ｎ ｌｇ ｉｏ ｉｇ ｏ ｒ ａ ｉｅ ｓｔ ｆＳ ｉｎ ｅａ ｄ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｌ ａ ｎ ｎ ｏ
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ ５ Ｉ３ ．
算 法搜 索车牌 区域 。 扫描 算法 如 下 。 Ｓ ｅ ｌ 从 上往 下 （ ｔｐ 或从下 往上 ） 描 图像 的每 一行 。 扫 Ｓｅ ２ 得 到每 ～行 黑 白像 素 变化 次数 的值 。 ｔｐ
一 一
ａ车 辆 原 图 ｂ荻 度 图 ．
图 １ 车 牌 图 像 的预 处 理
Ｆｉ ．１ Ｉ ａ ｅ ｏｃ ｓ ｉ ｉｅ ｓ ａ ｅ ｇ ｍ ｇｅ ｐｒ ｐｒ ｅ ｓｎｇ ｏｆｌｃ ｎ ｅ ｐｌｔ
收 稿 日期 ： ０ ０ ０ — ０ ２ １ — ８２ 。
作者简介 ： 科（９５ ， ， 东济南人。 苏 １ ８ 一） 男 山