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1、西安科技大学毕业设计(论文)开题报告题目基于神经网络的车牌字符识别方法研究及仿真实现院、系(部)通信与电子信息工程学院专业及班级电子信息工程专业姓名学号指导教师日期西安科技大学毕业设计(论文)开题报告题目基于神经网络的车牌字符识别方法研究及仿真实现选题类型C：设计型一选题依据随着我国社会经济、公路运输的高速发展，以及汽车拥有量的急剧增加，采用先进高效、准确的智能交通管理系统迫在眉睫，车辆监控和管理的自动化、智能化在交通系统中具有十分重要的意义。车辆自动识别系统能广泛应用在公路和桥梁收费站、城市交通监控系统、港口、机
2、场、停车厂及其它车牌认证的实际交通系统中，而这些属于交通自动控制与管理系统范畴的活动多与汽车的“身份证”——车牌有关。目前我国的车牌识别主要靠人工来完成，工作环境差、劳动强度大、劳动烦琐、工作效率低，很难适应现代化车辆管理的高效、舒适等要求。21世纪计算机信息技术的发展日新月异，应用领域日益广泛，人们自然想到利用计算机技术进行车辆牌照的自动识别。通过图象处理的方法对汽车牌照进行识别是目前最易实现，最易推广普及的一种方法。一个牌照单独对应着一辆汽车，汽车的各种信息都可以通过对牌照的检索得到。如果能够自动将车辆牌照中的
3、字符提取出来，并进一步对其进行自动识别，无疑可以加快交通管理信息化的进程。车牌识别过程包括预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。车牌字符识别是车牌自动识别系统中的一个关键问题，识别速度决定了一个车牌识别系统是否能满足实际应用的要求。神经网络是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。此外神经网络系统的运算能力很强，可以快速
4、完成许多学习任务，因此可以实现对车牌字符的有效处理和识别。本次毕业设计主要研究基于BP神经网络的车牌字符识别方法。BP网络是采用误差反向传播算法对网络权值进行训练的多层前向网络，与单层前向网络相比，在达到同样的误差目标情况下，BP网络更容易完成学习目标,能够逼近任意非线性系统。目前在人工神经网络的实际应用中，绝大部分的神经网络都采用BP网络及其变化形式，它也是前向网络的核心部分，体现了人工神经网络算法的价值和意义。通过本次设计，能够学习数字图象处理技术，深入研究基于BP神经网络的车牌字符识别的技术，掌握利用计算机完
5、成图象信息处理的基本理论和方法，培养一定的科研开发能力。主要参考文献：[1]尚忠信.基于神经网络的车牌字符识别算法研究[J].电子质量,2007,(06).[2]闫雪梅,王晓华,夏兴高.基于PCA和BP神经网络算法的车牌字符识别[J].激光与红外,2007,(05).[3]贾少锐,李丽宏,安庆宾.BP神经网络算法在字符识别中的应用[J].科技情报开发与经济,2007,(02).[4]张斌,赵玮烨,李积宪.基于BP神经网络的手写字符识别系统[J].兰州交通大学学报,2007,(01).[5]王智文.基于改进BP神经网
6、络的车牌字符识别研究[J].广西工学院学报,2006,(03).[6]曹裕,王军玲.基于神经网络与粗糙集的车牌字符识别方法[J].科技信息(学术研究),2007,(18).[7]陈振学,汪国有,刘成云.一种新的车牌图像字符分割与识别算法[J].微电子学与计算机,2007,(02).[8]朱正礼.基于三层BP神经网络的字符识别系统的实现[J].现代计算机,2006,(10).[9]刘静,周静华,苏俊连,付佳.基于模板匹配的车牌字符识别算法实现[J].科技信息(科学教研),2007,(24).[10]苏厚胜.车牌识别系
7、统的设计与实现[J].可编程控制器与工厂自动化,2006,(03).[11]胡振稳,尹朝庆.基于BP神经网络的车牌字符识别的研究[J].电脑知识与技术(学术交流),2007,(02)[12]蒋良孝,李超群.基于BP神经网络的函数逼近方法及其MATLAB实现[J].微型机与应用,2004,(01)[13]崔屹.数字图象处理技术与应用.电子工业出版社.[14]董长虹.MATLAB图象处理.国防工业出版社.[15]董长虹.MATLAB神经网络与应用国防工业出版社.[16]MATLAB6.5辅助图象处理.飞思科技产品研发科
8、技中心.[17]H.S.Kimetal,"Recognitionofacarnumberplatebyaneuralnetwork",Proc.ofKoreaInformationScienceSociety(KISS)fillconference，Vol.18,NO.2,pp.259-262，1991.[18]Jang-HeeYou，Byung-TaeCh
