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基于图像处理的车牌识别方法研究(BP神经网络)

时间:2017-04-09 11:58来源:毕业论文
论文根据车牌图像在HSV色彩空间各分量的取值范围规律,首先对符合该取值范围的像素进行色彩过滤。接下来,分别根据车牌的形状特征和车牌上字符的纹理特征,逐步对得到的连通区

摘要车牌识别是一项涉及到数字图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等多门学科的技术,它在交通监视和控制中占有很重要的地位,己成为现代交通工程领域中研究的重点和热点之一。车牌识别一般可以分为车牌的定位、车牌上字符的分割和字符识别三个主要组成部分。在车牌定位上,本论文根据车牌图像在HSV色彩空间各分量的取值范围规律,首先对符合该取值范围的像素进行色彩过滤。接下来,分别根据车牌的形状特征和车牌上字符的纹理特征,逐步对得到的连通区域进行分析和排除,从而得到车牌区域。对于单个字符的识别问题,我们在进行必要的预处理后采用改进的BP神经网络来进行单个字符的识别。6982
关键字  车牌定位   车牌字符识别  数字图像处理
毕业设计说明书(论文)外文摘要
Title  An Investigation Of The Process Of License Plate Recognition
Abstract
   Research on vehicle plate license recognition system (LPRS) involves techniques such as digital image processing,computer scanning,pattern recognition and artificial intelligence etc.LPRS consists of three modules in general,which are:license plate locating,character segmentation and character recognition.  Concerning license plate location,color segmentation is applied at first according to the value range of the elements in HSV color space.Finally, these continuous areas’ shape and texture features are analyzed so as to gradually filtrate disturbed areas.In single character recognition,we apply improved BP neural networks to carries out the recognition of letters and numbers in the license plate.
 Keyword  License plate location; Vehicle license plate character recognition; Digital image processing ;
目  次
1 绪论    1
1.1引言    1
1.2 汽车车牌研究    4
2 汽车车牌识别技术    5
2.1中国汽车车牌的特点    5
2.2 汽车车牌识别系统的组成    6
2.3 图像预处理    7
2.4 车牌定位    9
2.5 车牌分割    13
2.6 车牌识别    13
3 车牌识别程序与结果    16
3.1车牌识别    16
3.2车牌字符分割    25
3.3车牌字符识别    27
结  论    32
致  谢    33
参 考 文 献    34
1 绪论
1.1  引言
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,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。伴随着世界各国汽车数量的增加,城市交通状况日益受到人们的重视。如何有效地进行交通管理,越来越成为各国政府的相关部门所关注的焦点。针对这一问题,人们运行先进的信息处理技术、导航定位技术、无线通信技术、自动控制技术、图像处理和识别技术及计算机网络技术等科学技术,相继研发了各种交通道路监视管理系统、车辆控制系统及公共交通系统。这些系统将车辆和道路综合起来进行考虑,运行各种先进的技术解决道路交通的问题,统称为智能交通系统( Intelligent Transportation System,简称ITS)。ITS 是20世纪90年代兴起的新一代交通运输系统。它可以加强道路、车辆、驾驶员和管理人员的联系,实现道路交通管理自动化和车辆行驶的智能化,增强交通安全,减少交通堵塞,提高运输效率,减少环境污染,节约能源,提高经济活力。智能交通系统以车辆的自动检测作为信息的来源,因而对汽车牌照等相关信息的自动采集和处理的一门新的交通信息获取技术——车牌识别(License Plate Recognition ,LPR) 技术逐渐发展起来,成为信息处理技术的一项重要研究课题。汽车牌照自动识别是智能交通管理系统中的关键技术之一。目前,国内外汽车牌照的识别技术有IC卡识别技术、条形码识别技术、图像处理技术、人工神经网络识别技术。采用计算机视觉技术和图像处理技术进行车牌识别是一个发展方向。基于数字图像处理的车牌识别系统主要由图像的采集、牌照的定位、字符分割和字符识别四部分组成。车牌识别技术的任务是处理、分析摄取的视频流中复杂背景的车辆图像,牌照字符定位、字符分割,最后自动识别汽车牌照上的字符。为了保证汽车车牌识别系统在各种复杂环境下,能发挥其应有的作用,识别系统必须满足以下要求: 基于图像处理的车牌识别方法研究(BP神经网络):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_4733.html
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