基于神经网络的车牌识别技术研究

论文题目: 基于神经网络的车牌识别技术研究

论文类型: 硕士论文

论文专业: 计算机应用技术

作者: 赵先军

导师: 王保保

关键词: 车牌识别,图像分割,字符识别,神经网络

文献来源: 西安电子科技大学

发表年度: 2005

论文摘要: 车辆牌照自动识别系统是现代智能交通管理的重要组成部分，可用于各级各类车辆管理场所。与传统的车辆管理方法相比，它大大地提高了管理效率与水平，节省了人力、物力，实现了车辆管理的科学化、规范化，对交通治安起到了一定的保障作用，因此有着广泛的应用前景。 车牌自动识别系统一般包括车牌定位、字符分割和字符识别三个模块。本论文是基于图像处理的相关理论，将计算机视觉与模式识别技术相结合，对车辆牌照识别系统进行了较深入的研究和分析。第一章论述了汽车牌照识别的主要几种应用技术和现阶段的发展动向。在第二章中，对图像处理的常用技术进行了简要的介绍。第三章简单介绍了常用车牌定位技术，采用了一种基于边缘统计的车牌定位算法。第四章对图像分割的各种方法及特点进行了讨论，实现了一种利用垂直投影信息结合先验知识约束的垂直分割方法。第五章分析了字符识别中特征量的提取方法，并对神经网络的构成以及相关的理论进行了讨论，着重分析了神经网络的理论原理和在字符识别中的应用方法，最后用神经网络的方法对所得字符进行识别。介绍了车牌识别系统软件设计的实现方法和实验结果。 由实验所得的结果，本系统能较准确定位、分割车牌并进行识别，系统的性能良好。从中可看出：多种预处理与识别技术有机结合能提高系统识别能力，在有效、实用的原则下将神经网络与人工智能技术相结合将成为模式识别研究的两个重要发展趋势。

论文目录:

第一章 绪论

1．1 课题的研究背景

1．2 车牌识别的主要方法

1．2．1 IC卡识别技术

1．2．2 条形码识别技术

1．2．3 计算机视觉和图像处理技术

1．2．4 人工神经网络技术

1．3 车牌识别在国内外研究状况

1．3．1 车牌定位研究

1．3．2 车牌字符识别研究

1．4 我国汽车牌照的特殊性

1．5 论文的主要工作

第二章 用于车牌识别的数字图像处理技术

2．1 图像预处理

2．1．1 图像的格式转换及尺寸归一化

2．1．2 图像的灰度化

2．1．3 光照不均匀的校正

2．1．4 图像的滤波

2．1．5 图像的二值化

2．2 图像分析

2．2．1 图像的边缘检测

2．2．2 图像的形态学处理

第三章 汽车牌照的定位

3．1 车牌定位的技术介绍

3．2 牌照图像预处理

3．3 一种基于边缘统计的车牌定位方法

第四章 车牌字符分割

4．1 牌照图像增强

4．2 牌照图像二值化和标准化

4．2．1 图像的二值化

4．2．2 图像的标准化

4．3 牌照图像几何校正

4．3．1 霍夫变换原理

4．3．2 霍夫变换实现

4．3．3 几何校正

4．4 牌照字符分割

第五章 基于BP神经网络的车牌字符识别

5．1 字符识别结构方法

5．1．1 基于骨架的结构方法

5．1．2 基于轮廓的结构方法

5．1．3 基于局部图像的结构方法

5．1．4 特征提取与识别的融合

5．2 字符识别的统计方法特征提取

5．2．1 全局特征

5．2．2 局部特征

5．3 分类器的选取

5．3．1 基于距离的分类器

5．3．2 人工神经网络识别

5．4 BP神经网络结构

5．4．1 神经网络理论概述

5．4．2 人工神经元模型

5．4．3 神经网络的学习

5．4．4 误差反向传播学习算法—BP算法

5．5 神经网络在车牌字符识别中的应用

5．5．1 字符的预处理

5．5．2 特征的提取

5．5．3 分类器的选取

5．5．4 车牌识别系统实现以及实验结果

第六章 总结与展望

致谢

参考文献

在读期间发表的论文

发布时间: 2005-04-26

参考文献

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标签：车牌识别论文;  图像分割论文;  字符识别论文;  神经网络论文;