基于神经网络的汽车牌照识别算法

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1、摘要摘要本文叙述了一种基于神经网络的汽车牌照识别算法，其目的是从静态的灰度图像中提取出车牌区域，然后对牌照字符进行分割，并识别出牌照号码。论文首先介绍了神经网络领域的一些基本概念以及有关信号处理的一些基础知识。然后叙述了本算法的设计和实现，其中包括对几个关键问题的讨论:车牌提取前对图像的预处理:传统神经网络扫描法提取车牌;利用快速傅立叶变换加快车牌提取速度;多尺度牌照的提取:精确定位车牌前对车牌图像的预处理;对车牌的精确定位方法;字符分割前对牌照区域的预处理;字符分割的具体方法;用神经网络对字符进行识别的具体步骤。最后通过对一系列实验数据的分析，对本算法的

2、实用性、适用性及存在的问题进行了多方面探讨。关键词:神经网络，模式识别，图像处理，车牌识别作者:姚德宏(计算机应用)导师:张炳泉研究员中国科学院成都计算机应用研究所人日STRACTABSTRACTThisthesispresentsanalgorithmfornumberplaterecognitionbasedonneuralnetwork.Thegoaloftheprojectistoorientatethenumberplateinastillgrayscaleimage,then"segmentthecharacters,finallyrecogn

3、izethenumberoftheplate.First,itintroducessomebasicconceptsinthefieldofneuralnetworkandknowledgeaboutsignalprocessing.Thenthedesignandimplementationofthesystemisdepicted.Inthesecondpart,wepresentsolutionsforsomecriticalproblem:suchaspreprocessingtheimagebeforeplatedetection;buildin

4、ganumberplatedetectorbasedonclassicapproachusingslidingwindowtoparseagivenimage;buildingafastnumberplatedetectorbasedonanewapproachusingtheFastFourierTransforminordertospeeduptheexecutiontime;detectingtheplateinmultiscales;preprocessingtheplateimagebeforeorientationtheplateprecise

5、ly;depictingthealgorithmfororientationtheplateprecisely;preprocessingtheimagebeforecharactersegmentationanddepictingthealgorithmforcharactersegmentation;recognizingtheplatenumberbasedonneuralnetwork.Finally,testingoftheperformanceofthesystemisdoneinthelabenvironment.Andwediscussth

6、epracticabilityandapplicabilityofthesystembasedontheresultsofthetesting.NeuralNetwork,ModelRecognition,Processing,NumberPlateRecognitionWriter:YaoDehong(computerapplication)DirectedbyZhangBingquan,ResearcherChengduInstituteofComputerApplication,ChineseAcademyofSciences6第一章引言第一章引言现

7、代社会中，汽车是人们日常生活不可缺少的交通工具，特别是近二三十年以来，世界各国的汽车数量迅速增加，导致公路交通的负担越来越重。为了解决这一问题，许多国家都进行了智能交通系统(IntelligentTransportationSystems(ITS))的研究和开发。车辆牌照识别(LicensePlateRecognition(LPR))是智能交通系统的一个重要组成部分，它能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符图像，然后对字符进行识别。LPR在交通控制和监视中有许多应用，如不停车缴费、停车场管理、失窃车辆侦察、交通状况监控等。因此车牌识别系统的成功开发，

8、必将大大加速ITS的发展。国外由于高速公路和收费停车场发展较早，己