毕业设计（论文）-车牌识别系统研究

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1、摘要随着现代交通运输的迅猛发展，以及汽车的大量普及，车牌识别技术的应用已经成为交通管理部门重要的管理手段。本文主要研究了车牌字符的识别技术，并将BP神经网络应用于车牌的识别，在车牌图像进行预处理的基础上，重点讨论了用BP神经网络方法对车牌字符的识别。BP网络包含了神经网络理论中最精华的部分，由于其结构简单、可塑性强，得到了广泛的应用，特别它的数学意义明确、步骤分明的学习算法更使其具有更广泛的应用背景。本文介绍的方法是建立在首先将训练样本做图像预处理，再对车牌上的字符进行分割，得到单个字符的基础上，对大小不一的

2、字符做归一化后，得到二值图像，作为输入矢量。把这个特征向量送到BP网络中进行训练，得到了训练好的权值。然后输入要识别的图片，进行识别。程序结果显示该方法具有一定的可靠性和可应用性。关键字：LPR；字符识别；BP神经网络；ABSTRACTWiththerapiddevelopmentofthemoderntransportandthelargemumberofpopularcar,licenseplaterecognitiontechnologyhavebecomeaninportantmanagementto

3、olofthetrafficmanagement.Forthediscernmenttothenumberplatecharacter,thistextappliesBPneuralnetworktotheautomaticdiscernmentoftheautomobilenumberplate,onthebasisthatthenumberplatepicturegoesoninadvancetreated,isituseBPneuralnetworkmethodtocardiscernment,lice

4、nseplateofcharactertodiscussespecially.BPnetworkincludesneuralnetwordtheoryinessence,becauseofitssimplestructure,strongplastic,itiswidelyused.Particularlyitsmathematicalmeaningclear,distinctstepinthelearningalgorithmismoretothewideruseofbackground.Willtrain

5、samplestodothepretreatmentofthepictureatfirst,characterinnumberplatecutapart,gettheindividualcharacter.Thenwegetareceivecharacteristicvectorquantitylikethistoput,whatthevectorquantityofthischaracteristiciswrittendownisthecharacteristicofthecharacter.Sendthe

6、characteristicvectorquantityBPnetworktrain,getgoodrightvalueoftrainin.Openpicturediscernedtowant,goontopictureinadvancetreatedtocandiscern.Itshowsthatthevalidityofthismethod.Theresultsoftheproceduresshowedthatthemethodisreliability.Keywords：Thenumberplatedi

7、scerning；Thecharacterdiscerning；LPR；BPneuralnetwork；目录第一章概述11.1基本概念11.2车牌字符识别简介41.2.1车牌字符识别发展概况41.2.2车牌字符识别系统用到的方法41.3国内外研究现状和发展趋势7第二章神经网络简介92.1人工神经元92.1.1神经元模型92.1.2几种常用的作用函数102.2人工神经网络构成102.2.1基本模型102.2.2前向网络112.3.1Hebb学习规则112.3.2δ学习规则122.4BP神经网络122.4.1BP

8、网络模型122.4.2输入输出关系122.4.3网络学习训练122.4.4BP网络的设计问题132.4.5BP网络的限制与不足152.4.6BP算法的改进15第三章车牌字符识别的神经网络设计183.1车牌字符识别的设计思路183.1.1MABLAB基本介绍183.1.2设计构思介绍203.1.3相关理论基本介绍203.2车牌字符识别的神经网络设计223.2.1MATLAB上的代码实现223.2.2代