基于BP神经网络的车牌识别技术-车牌定位
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。
BP神经网络在车牌识别技术中的应用研究
BP神经网络在车牌识别技术中的应用研究周龙龙，杜云,姜鹏飞（防空兵指挥学院，河南郑州，450052）摘要：在车辆牌照自动识别系统中,由于受光照条件、牌照自身清洁程度等因素影响,车牌识别系统往往达不到满意的字符识别率。
结合神经网自适应的特点，本文在特征抽取的基础上,采用BP网络进行分类,来实现单字的有效识别。
该方法算法简便,识别率高,可适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识别。
关键词:车辆牌照;字符识别;BP网络;图像处理;引言随着科学技术的不断发展,交通管理手段正从人工管理逐步转变成自动或半自动方式,既避免了由于人工干预所带来的弊端,同时又能大大提高工作效率.目前,许多研究人员正在从事车辆自动识别系统(Automatic Velicle Identification System,AVIS)方面的研究[1].车辆自动识别系统主要分为三个步骤:(1)车牌定位,从整幅车辆图象中搜索出具有车牌特征的区域;(2)字符分割,从车牌图象中分割出单个字符;(3)字符识别,对分割出的单个字符进行识别.只有经过准确的预处理阶段(车牌定位、字符分割),得到分割正确的单个字符,识别率才有保障.近年来,神经网络在许多领域中得到应用[4],利用神经网络自适应的特点,本文使用BP神经网络进行初级字符分类,再用线性感知器进行次级分类。
在实验室环境中获得较高的识别率,应用此方法对于高噪声环境下规则字符的识别将会有很大帮助。
1车牌照定位与切分1.1 车牌的特点现在的牌照有四种类型:(1)小功率汽车所用的蓝底白字牌照;(2)大功率汽车所用的黄底黑字牌照;(3)军用或警用的白底黑字、红字牌照;(4)国外驻华机构用的黑底白字牌照。
这四种牌照的长度均为45 cm,宽度为15 cm,共有字符8个。
一般民用牌照第一个字符是汉字,且是各省市的简称,如“京”、“津”、“沪”、“苏”等,第二个字符是大写英文字母,如“A”、“B”、“C”等,接着是一个点“·”,第四个字符可能是英文字母,也可能是阿拉伯数字,第五至第八个字符均为阿拉伯数字。
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
基于神经网络的车牌识别技术的研究的开题报告
基于神经网络的车牌识别技术的研究的开题报告一、选题背景随着社会的不断发展，车辆数量迅猛增长。
针对大量车辆的管理需求，车牌识别技术应运而生，已经成为智能交通系统、停车场出入口管理等领域的关键技术之一。
目前，车牌识别技术已经被广泛应用于人车识别、车位管理、违章管控等方面。
然而，在实际应用中，车牌识别技术仍然存在着一些困难和挑战。
传统的车牌识别技术容易受到光线、角度等大量因素的影响，导致其准确率低，特别是在复杂的道路环境下，面对多样化的车牌信息，传统识别算法的效果进一步降低。
为此，基于神经网络的车牌识别技术成为了当前研究的热点之一。
二、研究目的及意义本研究旨在研究基于神经网络的车牌识别技术，实现车牌识别的自动化、高效化和精准化，为智能交通系统和车位管理提供优质的技术支持，加快城市数字化建设的进程。
三、研究内容本研究将主要探究以下内容：1. 车牌识别技术相关算法的研究：综合比较传统的车牌识别算法和基于神经网络的车牌识别算法的优缺点，分析神经网络算法在车牌识别中的应用前景，为后续算法研究提供依据。
2. 基于神经网络的车牌定位技术：研究基于神经网络的车牌定位技术，实现车牌在图像中的准确定位，为后续车牌识别提供准确的数据基础。
3. 基于神经网络的车牌字符分割技术：研究基于神经网络的车牌字符分割技术，将车牌上的字符进行分割，为后续车牌识别提供准确的字符信息。
4. 基于神经网络的车牌识别模型的训练和实现：基于以上技术研究，建立神经网络模型，并进行训练和实现，将该模型应用到实际车牌识别中，分析模型的优化和改进方案，实现车牌识别的高效精准化。
四、研究方法本研究将以理论研究和算法实现相结合的方式进行，具体研究方法如下：1. 理论研究法：对车牌识别技术的研究进行深入的理论探究和分析，了解车牌识别技术的相关知识，为后续算法研究提供理论基础。
2. 实验研究法：利用实验方法，收集车牌图像和真实车牌数据，进行算法效果评价，优化和改进神经网络模型，提高车牌识别准确度和稳定性。
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。
基于神经网络的车牌识别技术研究
基于神经网络的车牌识别技术研究随着智能化的快速发展，车牌识别技术成为了一个备受关注的领域。
现在，我们可以看到在不同的场景下，如停车场、高速公路、警察站等等，都能看到车牌识别技术的应用。
在过去的几十年中，很多研究者们都致力于开发更加高效精准的车牌识别系统。
而随着深度学习算法的发展，基于神经网络的车牌识别技术日益成熟，也越来越多地应用于实际生活中。
本篇文章将从以下几个方面对基于神经网络的车牌识别技术进行深入研究。
第一部分：车牌识别的基本流程车牌识别技术的基本流程可以分为三个步骤：图像采集、图像预处理、车牌识别。
其中，图像采集指使用相机等相关设备捕捉图像；图像预处理指对图像进行对齐、灰度化、滤波等一系列处理，以提高后续识别的准确性；车牌识别是指将经过处理的图像进行字符分割、字符识别等步骤，最终确定车牌的内容。
第二部分：神经网络的基本原理在深入探讨基于神经网络的车牌识别技术之前，我们需要先了解神经网络的基本原理。
神经网络是一种类似于人脑神经元连接的算法，它可以通过大量数据的训练，自动学习出模式并进行分类、回归、聚类等相关预测。
神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层、输出层。
其中，输入层接收原始数据并进行处理，中间隐藏层根据输入的数据进行计算，并逐渐调整权重，最终输出层根据隐藏层的输出进行预测。
第三部分：基于神经网络的车牌识别技术研究进展基于神经网络的车牌识别技术研究已经有了长足的进展。
根据神经网络的不同结构，车牌识别的方法也不尽相同。
下面将介绍几种常见的基于神经网络的车牌识别技术。
1. 基于BP神经网络的车牌识别技术BP神经网络是最基本的神经网络之一，其基本结构包括输入层、隐含层和输出层，这种神经网络可以通过反向传播算法来调节其权重。
对于车牌识别技术而言，BP神经网络通常是用于预处理阶段，以提高车牌识别的准确性和速度。
在实际应用中，BP神经网络通常结合标准SVM（支持向量机）算法，来完成对车牌颜色、轮廓等的预处理。
基于BP网络的车牌字符识别
（2013届）本科毕业设计（论文）资料湖南工业大学教务处2013届本科毕业设计（论文）资料第一部分毕业论文本科毕业设计（论文）2013年6月摘要基于BP网络的车牌字符识别是一门对车牌字符识别的技术，它的产生是为了完善智能交通系统，使得交通系统更具有信息时代意义。
本文利用BP神经网络与图像处理技术相结合的方法，将BP神经网络应用到车牌字符识别中。
针对车牌图像的处理的过程包括：车牌图像去噪、车牌图像灰度化、车牌图像二值化、车牌字符图像分割、车牌字符图像归一化、车牌字符图像特征值提取。
前面五个过程是为了保证字符信息能更好的体现出来有利于将特征值得提取。
BP神经网络通过对组建的车牌字符库的学习后才会具有识别功能，然后将车牌字符图像提取到的特征值送入到BP神经网络中就能识别出来。
通过实验证明了通过上述的过程是能够将车牌字符识别出来，在这个识别过程中对于BP网络训练的收敛性是十分重要的，本文认为可以通过修改隐含层节点的个数、训练函数和激发函数来完成BP网络的训练以使得BP神经网络具有识别功能。
对于识别的关键部分在于对特征值的提取，只有采可靠的提取办法才能保证字符信息部丢失这样才有利于识别。
关键词：车牌字符识别，BP神经网络，特征值提取ABSTRACTBP network based license plate character recognition is one pair of license plate character recognition technology, which is produced in order to improve intelligent transportation system, making the transport system more meaningful information age.In this paper, BP neural network and image processing technology, a combination of methods will be applied to the license plate BP neural network character recognition. For the license plate image processing process includes: license plate image denoising, gray plate image, license plate image binarization, license plate character segmentation, license plate character image normalization, license plate character image feature extraction. During the previous five character information in order to ensure better reflected the benefit is worth the feature extraction. Through the formation of BP neural network library for license plate character recognition function after learning will have, and then extract the license plate character image characteristic value fed to BP neural network can be identified.The experimental results show the process by the above license plate characters can be identified, in this process for identifying convergence BP network training is very important that this can modify the number of nodes in the hidden layer, training function and stimulate function to complete BP network training to enable BP neural network has recognition. For the identification of the key part of the feature value extraction, mining only reliable way to ensure the character information extracting unit lost that help identify, extract the paper also proposed several ways.Keywords: LPR，BP neural network，Feature extraction目录摘要 (I)ABSTRACT.......................................................... I I 目录........................................................... I II 第1章绪论. (1)1.1 车牌识别技术 (1)1.1.1 车牌识别技术 (1)1.1.2 智能交通系统 (2)1.2国内外研究现状 (4)1.3本文研究内容 (4)第2章字符识别方法 (6)2.1 车牌图像预处理 (6)2.1.1 车牌规律 (6)2.1.2车牌图像去噪 (7)2.1.3车牌图像的灰度化和二值化 (7)2.2 字符分割 (9)2.2.1 边缘检测 (10)2.2.2 字符切割 (11)2.2.3 字符图像归一化 (12)2.2.4字符特征值提取 (12)2.3 BP神经网络 (14)2.3.1 BP网络 (15)2.3.2 BP网络的模型结构 (15)2.3.3 BP网络算法 (17)第3章基于BP网络的字符识别 (20)3.1 车牌图像预处理实现 (20)3.1.1 车牌图像滤波实现 (20)3.1.1 灰度化技术及二值化实现 (20)3.1.2 车牌图像分割实现 (23)3.1.3 归一化和字符特征提取实现 (25)3.2 字符库与BP网络的建立 (27)3.3 BP网络字符识别 (31)第4章结论 (33)参考文献 (I)致谢............................................................ I I第1章绪论1.1 车牌识别技术1.1.1 车牌识别技术二十一世纪是一个信息化时代，是经济和科技飞速发展的时期，智能系统被广泛应用到人们生活当中。
基于BP神经网络的车牌识别技术-车牌定位
I2=bwareaopen(I1,20); subplot(3,2,5); imshow(I2),title('中值滤波后的二值化图像');
%%%%%%%去除图像顶端和底端的不感兴趣区域%%%%% Y1=zeros(y1,1); for i=1:y1 for j=1:x1 if(I3(i,j,1)==1) Y1(i,1)= Y1(i,1)+1 ; end end end Py1=1; Py0=1; while ((Y1(Py0,1)<20)&&(Py0<y1)) Py0=Py0+1; end
Py1=Py0; while((Y1(Py1,1)>=20)&&(Py1<y1)) Py1=Py1+1; end I2=I2(Py0:Py1,:,:); subplot(3,2,6); imshow(I2),title('目标车牌区域');
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');
基于BP神经网络的车牌识别系统
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
基于BP神经网络的车牌号码识别
基于BP神经网络的车牌号码识别文祝青;罗威;杜华英【摘要】The feature extraction and recognition of the license plate plays a very important role in the modern intelligent transportation system. Uses two main steps to deal with the license plate: the first is the image preprocessing part, including the location and extraction of license plate image, grayscale, tilt correction, binarization, character segmentation, size normalization and rearrangement. The second is the fea-ture extraction and recognition part, gets the number of pixels of 9 regions and Double horizontal and vertical lines for the three-layer 13-8-7 BP neural network that is trained offline to recognize the characters of the license plate. We achieve good recognition results in the MATLAB simulation environment.%车牌号码的提取与识别在现代智能交通系统中起着非常重要的作用。
采用两个主要步骤对车牌进行处理：首先是图像预处理部分，包括车牌图像的定位与提取、彩色图像灰度化、图像倾斜校正、图像二值化、字符分割、尺寸归一化和紧缩重排；其次是特征提取与识别部分，提取字符中9区域像素数和双横纵像素数共13个特征，然后交由已经离线训练好的三层13-8-7的BP神经网络进行识别。
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。
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
BP神经网络方法对车牌照字符的识别 精品
第一章概述1.1 基本概念随着21世纪经济全球化和信息时代的到来，计算机技术、通信技术和计算机网络技术迅猛发展，自动化的信息处理能力和水平不断提高，并在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛应用。
高速度、高效率的生活节奏，使汽车普及成为必然趋势，交通管理自动化越来越成为亟待解决的问题。
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。
目前指纹识别、视网膜识别技术已经到了实用阶段；声音识别技术发展也相当快，而对汽车牌照等相关信息的自动采集和管理对于交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理、交警稽查等方面有着十分重要的意义，成为信息处理技术的一项重要研究课题。
车辆牌照识别（License Plate Recognition, LPR）技术作为交通管理自动化的重要手段，其任务是分析、处理汽车监控图像，自动识别汽车牌号，并进行相关智能化数据库管理。
LPR系统可以广泛应用于高速公路电子收费站、出入控制、公路流量监控、失窃车辆查询、停车场车辆管理、公路稽查、监测黑牌机动车、监控违章车辆的电子警察等需要车牌认证的重要场合，尤其在高速公路收费系统中，实现不停车收费技术可提高公路系统的运行效率，LPR系统更具有不可替代的作用，因而对LPR车牌识别技术的研究和应用系统开发具有重要的现实意义。
LPR系统中的两个关键子系统是车牌定位系统和车牌字符分割识别系统。
关于车牌识别技术及定位系统研究，国内外学者已经作了大量工作，但实际效果并不理想，对辅助光源要求高，很难有效解决复杂背景下多车牌识别的技术难题，如：车牌图像的倾斜、车牌表面污秽或磨损、光线干扰等都会影响定位的准确性。
传统车牌识别一般仅支持单一车辆，背景比较简单。
而当今许多实际应用场合，如在繁忙交通路口临时对欠税费报废挂失等车辆的稽查，则监视区域比较复杂，现有识别方法无法直接应用，一般同时出现多辆汽车，背景有广告牌、树木、建筑物、斑马线以及各种背景文字等。
基于BP人工神经网络的车牌字符识别优化算法
基于BP人工神经网络的车牌字符识别优化算法张旭兰【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2012(048)035【摘要】车牌识别是电子警察系统重要的功能模块,字符识别是车牌识别的关键步骤.目前,BP(Back Propagation)人工神经网络因其优越的性能而广泛应用到车牌识别中,但是BP神经网络在局部极值、假饱和、收敛速度缓慢等方面存在着不足.针对这些局限性,从网络的层数、节点数、动量项、学习因子方面进行分析和改进,构建了一个优化的BP人工神经网络,进行字符识别.仿真结果表明,该优化的识别算法识别准确率高,具有良好的识别性能.%License plate recognition is an important function module of E-police system. Character recognition is a key step in the process of license plate recognition. Currently, BP(Back Propagation) artificial neural network is widely used in vehicle license plate recognition because of its superior performance. However, the BP network has some disadvantages, such as the local minimum, false saturation and slow convergence. According to these drawbacks of BP networks, an optimized BP artificial neural network is built to identify characters from the aspects of the layers of network, nodes number, momentum, learning factors. The results show that the algorithm has good performance and satisfies the application required.【总页数】4页(P182-185)【作者】张旭兰【作者单位】益阳职业技术学院,湖南益阳413049【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.基于BP人工神经网络的车牌字符识别优化算法 [J], 张旭兰;2.基于改进LeNet-5网络的车牌字符识别 [J], 张秀玲;魏其珺;周凯旋;董逍鹏;马锴3.基于TensorFlow的车牌字符识别方法 [J], 孟祥环;罗素云;张玉祖;陈亚;陈思涛4.基于灰狼优化算法的车牌字符识别研究 [J], 陈科全;吴耀光;陈一铭;穆协乐;张铁异5.基于SCG-BP神经网络的车牌字符识别 [J], 李非因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于BP神经网络的车牌识别技术算法分析
基于BP神经网络的车牌识别技术算法分析摘要：车牌识别是计算机视觉技术的一种典型应用，以机器视觉、图形图像、模式识别等为理论基础，采用神经网络、形态学、投影等技术实现车辆拍照、视频分解、预处理、字符定位、文本识别等一体化车牌识别。
关键词：车牌识别；机器视觉；图形图像；模式识别；神经网络一、车牌识别的核心技术车牌识别系统主要可分为原始图的采集、图像预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别几大部分。
（一）预处理概述一般刚采集的图像是彩色图像，加上国内车牌颜色的多样性（如白底黑字、黑底白字、黄底黑字及蓝底白字等），为了能够更好的对车牌进行图像处理，首先要对抓（二）车牌定位方法车牌定位是基于图像处理中的分割技术对整个车牌图像进行车牌区域分割提取。
由于我国车牌种类繁多且背景色复杂，实现一种可以通用的车牌定位提取方法是十分复杂的。
典型的车牌定位方法流程如图2所示：图2边缘检测的基本思想是基于图像边缘进行分析处理，该过程不仅可以降低不相关数据的运算，同时可以忽略一些干扰信息，将图像原本最重要的特征信息保留下来。
一般边缘检测采用的算子为Roberts和Sobel。
而针对于车牌识别中车牌定位的提取，基于原有技术的基础上，可采用一种结合与改进的Roberts算子边缘检测与形态学的车牌定位算法：一是增加两个方向的检测模版；二是Roberts算子阀值的自动选取。
形态学处理是基于数学形态学的技术，数学形态学具有解析和叙述几何形态学的功能。
其基本运算有四种：开运算、闭运算、膨胀以及腐蚀，在车牌识别中可先对边缘检测好的图像进行腐蚀，再根据车牌的一些先验知识对图像做填充及滤波处理最终得到车牌位置。
在完成车牌定位之后，在车牌字符分割之前需要对已定位好的车牌进行倾斜校正处理。
一般可采用Hough变换调整水平方向，Rodon变换调整垂直方向。
（三）基于垂直投影并结合连通域及模板匹配的分割方法基于传统算法的优缺点，采用一种基于垂直投影法并结合连通域及模板匹配法进行字符分割，首先是根据连通域找出字符之间的宽度，然后再结合投影法确定单个字符的位置，最后再参考字符之间宽度建立一个分割模板。
基于神经网络的车牌识别技术研究与应用
基于神经网络的车牌识别技术研究与应用一、前言车辆管理和安全事务日益重要，因此，在公路和停车场等地上安装自动识别系统，可以提高管理能力和便利性。
车牌识别系统通过计算机视觉技术，可以实现车牌的快速、准确地自动识别。
在过去的几年中，神经网络技术在车牌识别系统中被广泛应用，并取得了很好的效果。
本文将探讨基于神经网络的车牌识别技术研究与应用。
二、神经网络神经网络是计算机科学领域中的一种人工智能技术。
它模拟人类大脑中神经元之间的交互方式，可以用来解决一些复杂的问题。
神经网络可以学习和适应数据集中的模式，因此在图像识别和语音识别等领域中被广泛应用。
三、车牌识别技术车牌识别技术包括车牌定位、字符分割、字符识别等步骤。
车牌定位是车牌识别过程中最重要的步骤之一。
由于车牌在不同场景下有不同的形状和颜色，因此车牌定位算法需要能够自动适应不同的场景。
目前，广泛使用的车牌定位算法是基于颜色、形态学和轮廓的方法。
字符分割是将车牌上的字符分割成单独的元素。
这是一个重要的步骤，因为字符分割的准确性对车牌识别的准确性影响很大。
目前，广泛使用的字符分割算法是基于垂直投影、水平投影和连通分支等方法。
字符识别是将分割后的字符识别为数字或字母。
它是车牌识别的最后一步。
字符识别算法可以分为传统算法和机器学习算法。
传统算法多使用人工设计特征和分类器进行识别；机器学习算法则是将样本数据输入神经网络等算法中进行训练，最后得到一个优秀的分类器进行字符识别。
四、基于神经网络的车牌识别技术基于神经网络的车牌识别技术通过使用神经网络模型，可以学习和适应车牌图片中的模式。
神经网络可以自动提取输入图片的特征，并进行有效的分类。
因此，基于神经网络的车牌识别技术的识别率比传统算法更高。
基于神经网络的车牌识别技术可以分为两种：基于全连接神经网络和基于卷积神经网络。
全连接神经网络是最常用的神经网络模型之一。
它接受平面化的图像作为输入，并通过中间层将其转换为一维向量。
基于神经网络的车牌识别系统
第三，Visual C++借助于微软公司的MFC类库和应用程序框架，能够轻易开发出Windows标准界面的应用程序。
2.1.2
数字图像处理一般是指通过数字计算机处理二维图像。更广义地讲，它包括对任何二维数据的数字处理。计算机图像处理按其输入、输出形式可以分为下述几种类型：
从目前一些产品的性能指标可以看出，车牌识别系统的识别率和识别速度有待提高。现代交通的飞速发展以及车牌识别系统应用范围的日益拓宽给车牌识别系统提出了更高的要求。因此，研究高速、准确的定位与识别算法是当前的主要任务，而图像处理技术的发展与摄像设备、计算机性能的提高都会促进车牌识别技术的发展，提高车牌识别系统的性能。
车牌识别系统中的两个关键子系统是车牌定位系统和车牌字符识别系统。
关于车牌定位系统的研究，国内外学者已经作了大量的工作，但实际效果并不是很理想，比如车牌图像的倾斜、车牌表面的污秽和磨损、光线的干扰等都是影响定位准确度的潜在因素。为此，近年来不少学者针对车牌本身的特点，车辆拍摄的不良现象及背景的复杂状况，先后提出了许多有针对性的定位方法，使车牌定位在技术和方法上都有了很大的改善.然而现代化交通系统不断提高的快节奏，将对车牌定位的准确率和实时性提出更高的要求。因而进一步加深车牌定位的研的系统，在下面将做详细介绍。
东方宫
1.2.1
由于光照、气候引起的车牌图像上字符光照不均，车牌本身污损造成的字符笔画不清和字符间粘连，汽车行驶速度较快，使拍摄出的车牌字符产生变形、模糊不清，因此图像需要增强。另外又由于拍摄角度及拍摄点的高度、路面的倾斜等情况造成了车牌图像的倾斜，从而需要对车牌进行校正。另外字符的识别也是一个重点问题，我们这里采用基于神经网络的字符识别，提高了车牌字符的识别率。
一种基于BP神经网络的车牌字符识别算法
一种基于BP神经网络的车牌字符识别算法杨建华;王鹏【期刊名称】《软件工程师》【年(卷),期】2015(000)001【摘要】License plate recognition system is an important branch in the intelligent transportation.This paper presents a license plate character recognition algorithm based on neural network, the traditional template matching method has low recognition accuracy problem.First extracted the character image features to obtain its feature vector,then put the feature vector to BP network train and get trained weights,which weights the license plate character recognition.The experiments results showed thatthe recognition accuracy of number and alphabet is above 90%.%车牌识别系统是智能交通中的一个重要分支，本文针对传统的模板匹配算法存在识别准确率低的问题，提出了一种基于神经网络的车牌字符识别算法。
该方法对分割、归一化后的字符进行特征提取获取其特征向量，把这个特征向量送到BP网络中进行训练，可以得到训练好的权值，以此权值对车牌字符进行识别。
实验表明，本算法对车牌图像的识别率达90%以上。
【总页数】2页(P19-20)【作者】杨建华;王鹏【作者单位】咸阳师范学院信息工程学院，陕西咸阳 712000;咸阳师范学院信息工程学院，陕西咸阳 712000【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于BP神经网络算法的车牌字符识别系统设计 [J], 张玲;张鸣明;何伟2.基于PCA和BP神经网络算法的车牌字符识别 [J], 闫雪梅;王晓华;夏兴高3.一种基于全局阈值二值化方法的BP神经网络车牌字符识别系统 [J], 张坤艳;钟宜亚;苗松池;王桂娟4.基于填充函数法训练BP神经网络的车牌字符识别算法 [J], 徐应涛;陆福宏;张莹5.一种基于BP神经网络的车牌字符识别算法 [J], 王娜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于BP神经网络的车牌识别技术研究
基于BP神经网络的车牌识别技术研究摘要随着科学技术的不断发展，交通管理手段正从人工管理逐步转变成自动或半自动方式，车牌识别问题作为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一，受到越来越多人们的关注。
近年来，神经网络在许多领域中得到应用，利用神经网络自适应的特点，本文采用基于BP构成的神经网络进行字符识别。
本文通过对在车牌识别系统中图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四个关键环节的分析研究，提出了一种基于神经网络的车牌字符自动识别算法。
用此方法对车牌图像进行实验，对车牌字符样本进行特征提取，并且在MATLAB 环境下对车牌字符识别进行仿真模拟，结果证实此算法对车牌字符的定位和分割具有良好的效果，对车牌字符的识别具有一定的准确性。
关键词:BP神经网络；车牌定位；车牌识别；字符分割；字符识别1.引言随着汽车数量的增加，使得世界各国都存在着交通拥挤的城市状况。
为了解决这一问题，众多城市将车道拓宽，但仍远远不能解决问题，在不增加现有的道路设施情况下，如何提高交通运输效率已成为世界各国研究的焦点。
智能型交通体系(ITS——Intelligent Transportation System)是未来交通监管系统的主要发展趋势。
车辆牌照识别技术(LPR——License Plate Recognition)又是ITS中的核心技术之一。
因此研究与开发车牌识别系统对于我国交通管理领域的发展具有重要实用价值。
目前的车牌识别系统还存在着很多不足。
识别率还不可能做到百分之百，但随着研究的不断深入，车牌识别技术肯定会逐步走向成熟。
现代智能交通的发展，使其具有巨大的应用潜力，更广阔的市场。
与此同时，神经网络在分类等问题中得到广泛应用，针对车牌识别问题，首先要找到车牌的一些特征，以及对应的评价数据，用这些数据来训练神经网络。
由于人工神经网络具有并行处理、分布式存储与容错性等结构特点，因此被广泛应用于LPR系统中。
结构上的并行性使神经网络的信息存储必然采用分布式方式，即车牌字符信息不是存储在网络的某个局部，而是分布在网络所有的连接权中。
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(2)精确定位 确定车牌的上下边界： Blue_y=zeros(y,1);%建立y*1的零矩阵 for i=1:y for j=1:x if(myI(i,j,1)==1) Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1； end end end
[temp MaxY]=max(Blue_y)； PY1=MaxY; while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1)) PY1=PY1-1； end PY2=MaxY； while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y)) PY2=PY2+1； end IY=I(PY1:PY2,:,:);
% 膨胀或腐蚀 se=eye(2); % eye(n) returns the n-by-n identity matrix [m,n]=size(d); if bwarea(d)/m/n>=0.365 d=imerode(d,se); elseif bwarea(d)/m/n<=0.235 d=imdilate(d,se);
确定车牌的左右边界： Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域 for j=1:x for i=PY1:PY2 if(myI(i,j,1)==1) Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1; end end end
PX1=1; while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x)) PX1=PX1+1; end PX2=x; while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1)) PX2=PX2-1; end PX1=PX1-1;%对车牌区域的校正 PX2=PX2+1; dw=I(PY1:PY2,PX1:PX2,:); figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title(‘行方向合理 区域'); figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位剪切后 的彩色车牌图像')
4、源代码分析
(1)粗定位： se=strel(‘rectangle’,[25,25]);%创建结构元素 I4=imclose(I3,se);%对灰度图像执行形态学闭运算 figure(5),imshow(I4);title('平滑图像的轮廓'); I5=bwareaopen(I4,1500)%从对象中移除小面积对象格式 figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小对象');
基于BP神经网络的车牌识别技术 ——车牌定位
导师：XX 答辩人：XX 2012.6.27
Outline
车牌定位模块的介绍 常用的车牌定位方法 本系统采用的方法 源代码分析
1、车牌定位模块在系统中的位置、作用
图像采集 图像预处理 车牌定位
结果
字符识别
字符分割
车牌定位：
车牌定位
2、常用的车牌定位方法
算法介绍：粗定位+精确定位 粗定位：
（1)首先对图像进行形态学闭运算，即先膨胀再腐蚀，
平滑图形轮廓，将图像分成若干白色区域； （2)再根据车牌大小，设定一个阈值，小于此阈值的图 像被剔除，最后得到的白色区域即初步得到的车牌 位置。
粗定位：（1）imclose(IM,SE)
粗定位：（2）bwareaopen(BW,P,conn)
精确定位：
分别在x、y方向上建立两层循环，统计每行、每 列像素为1的点，设定阈值，找到车牌区域，最后沿 找到的车牌区域的上下左右边界进行切割，得到车牌 的精确图像。
结果：
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。经过第二次 预处理后，便为下一步字符分割奠定基础。效果如图所示：
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第二次图像预处理：
b=rgb2gray(a);%灰度化 g_max=double(max(max(b))); g_min=double(min(min(b))); T=round(g_max-(g_max-g_min)/3); % T 为二值化的阈值 d=(double(b)>=T); %二值化 h=fspecial('average',3); d=im2bw(round(filter2(h,d)));%均值滤波
• • • • • • 基于边缘检测的车牌定位方法 基于彩色分割的车牌定位方法 基于小波变换的车牌定位方法 基于遗传算法的车牌定位方法 基于数学形态学的车牌定位方法 基于纹理分析的车牌定位方法
3、本系统采用的车牌定位方法 ——基于数学形态学和行列 扫描的车牌定位方法
此算法先应用数学形态学的方法对车牌进行粗定位， 再通过对图像的行列扫描精确确定车牌的位置。此算法具 有较强的滤波作用，定位效果比较理想，故本文采用此种 算法进行车牌定位。