基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別技術(shù)的研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著國民經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，我國的汽車數(shù)量迅速增加。雖然我國政府在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上加快了步伐，高等級公路、停車場越來越多，但配套的道路、車輛管理系統(tǒng)卻顯得相對滯后，仍舊停留在以人工管理為主的水平上?？茖W(xué)、高效的利用好現(xiàn)有交通基礎(chǔ)資源成為進(jìn)一步挖掘我國城市交通能力的有效途徑。由于牌照是確定汽車的有效手段，因此，車輛牌照識別(License Plate Recognition(LPR))系統(tǒng)在智能交通管理中發(fā)揮著基礎(chǔ)性的作用。近年來，電子器件性能

2、和制造工藝的提高以及數(shù)字圖像處理、模式識別理論的成熟為在道路交通管理中引入計算機(jī)提供了條件。 車輛牌照識別(LPR)作為一個綜合的實時計算機(jī)視覺系統(tǒng)主要包括牌照定位分割和牌照識別兩個部分。它的研究主要涉及到了模式識別、人工智能、計算機(jī)視覺、數(shù)字圖像處理等眾多學(xué)科領(lǐng)域。車牌的定位分割更是該系統(tǒng)的關(guān)鍵之一，由于圖像場景的復(fù)雜性以及車牌位置和圖像質(zhì)量的不可預(yù)知性，牌照定位分割系統(tǒng)一直都未做到令人滿意，所以牌照的定位分割算法一直是該領(lǐng)

3、域的研究熱點。 本論文的研究重點主要包括牌照的定位、牌照中字符的分割和字符識別三部分，通過對圖像處理和分析技術(shù)的綜合運用以及對問題本身特點的詳細(xì)考察，最終實現(xiàn)了基于邊緣特征和形態(tài)學(xué)分析的牌照定位算法。首先用邊緣檢測算子提取邊緣信息并進(jìn)行二值化處理，其次對其進(jìn)行水平投影確定水平位置，然后再用形態(tài)學(xué)將車牌連成一個連通的區(qū)域，最后再進(jìn)行垂直投影就得到了車牌的位置。另外，本文還對拓?fù)涮卣髯R別方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別方法進(jìn)行了研究。拓?fù)涮卣髯R別