神经网络车牌识别系统

导读:课程名称:智能控制设计题目:基于神经网络的车牌识别技术研究,2.1车牌识别技术...............................,3.设计方案..................................,4.1图像的读取................................,建立完善的道路网络缓解道路交通增长的需求,大力发展智能交通系统,车牌字符的识别过程实际上是

神经网络车牌识别系统

电气与自动化工程学院课程设计评分表

课程名称: 智能控制 设计题目: 基于神经网络的车牌识别技术研究

班级:学号: 姓名:

项目 课程设计平时表现 课程设计报告 课程设计答辩 课程设计总成绩 评分比例 30% 40% 30% 100% 得分

指导老师: 施健

常 熟 理 工 学 院

电气与自动化工程学院

《智能控制》实践项目设计

题目:基于神经网络的车牌识别技

术研究

姓 名: 学 号: 班 级: 指导教师: 施健

目 录

1.引言 ................................................... 1

2.设计概述 ............................................... 2

2.1车牌识别技术 ..................................................................................................... 2 2.2 车牌识别技术的发展 ........................................................................................ 2 2.3 车牌识别技术的研究现状 ................................................................................ 3

3.设计方案 ............................................... 5 4.车牌识别系统的matlab实现 .............................. 7

4.1 图像的读取 ........................................................................................................ 7 4.2 图像预处理 ........................................................................................................ 8 4.2.1灰度变换....................................................................................................... 8 4.2.2 图像校正...................................................................................................... 9 4.3 牌照分割 .......................................................................................................... 10 4.3.1 图像边缘提取及二值化............................................................................ 10 4.3.2 车牌定位.................................................................................................... 12 4.3.3 神经网络.................................................................................................... 13 4.4 车牌提取 .......................................................................................................... 14

5.设计结果及分析 ........................................ 16

5.1程序运行结果 ................................................................................................... 16 5.2程序结果分析 ................................................................................................... 16

6.总结体会 .............................................. 18 7.参考文献 .............................................. 19 附录1 .................................................. 20 附录2 .................................................. 32

1.引言

近年来,随着全球经济化形式的不断发展,人们的物质生活需要日益提高,私人拥有机动车辆的数量呈几何增长态势,车辆的普及成为了目前的必然趋势。在此情况下,仅仅依靠大力发展交通设施已不能解决现在已经存在的交通拥挤、环境污染加剧、交通事故频发等问题。汽车数量的增加日益成为制约城市发展的重要因素之一,由于城市空间的严格限制、修建新道路所需的巨额资金以及环境的压力,相比于建设更多的道路基础设施,建立完善的道路网络缓解道路交通增长的需求,大力发展智能交通系统,才有可能真正解决日益严重的交通问题。

车牌字符的识别过程实际上是在车牌准确定位的基础上,逐步去除非车牌字符区的干扰实现字符正确匹配的过程。由于车牌中的字符数目有限(汉字约50个,字母A-Z,数字0-9),识别方法有其特殊性,它不需要大量的汉字库,但同时受现场环境的影响,分割出来的单个字符图像中往往存在噪声。本文深入研究了一种基于神经网络的车牌字符识别算法,大规模的并行处理和分布式信息存储,良好的自适应性、自组织性,很强的学习功能、联想功能和容错功能,其识别率高,抗干扰能力强,灵活性大。虽然神经网络具有较高的识别率,但单个神经网络的可信度并不高。本文针对单个神经网络可信度不高的问题,提出了一种基于多个神经网络进行车牌字符识别的方法。

1

2.设计概述

2.1车牌识别技术

随着模式识别技术的发展,车牌字符识别已成为智能交通系统的重要组成部分,它可以从复杂的背景中准确地提取、识别汽车牌照、车辆类型等信息,在交通控制和监视中占有很重要的地位,具有广泛的应用前景。所以,汽车牌照的识别问题已经成为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一。由于受环境、待识别车辆的车型复杂和车牌位置不固定等的影响,给车牌定位方法的选择带来一定的困难。车牌本身的污染、缺损也会影响识别率。一些车辆由于天气或是路况不好,使得车牌被灰尘、泥土沾染,另外还有一些车辆行驶时间较长,车牌上的字符已经部分缺损了,严重的时候,人眼也很难辨别车牌上的字符,这些情况都会影响系统的识别工作,导致误识别。可见,要提高车牌定位系统和字符分割系统的正确率将碰到很多困难。无疑,如果车牌字符识别系统有较高的自适应性和鲁棒性,即对有一定噪声或变形的字符图像仍能正确识别,则会极大的减轻车牌定位系统和字符分割系统的压力。因此,设计一个抗干扰性能良好的车牌字符识别系统对整个车牌自动识别系统都是有益的。同时,字符在某种程度上反映了图形的一般特点,是一类特别的图形,其自动识别一直受到人们的极大关注,因为它的解决对于人们的生产和生活具有非常现实的意义。

(1) 鲁棒性: 在任何情况下均能可靠正常地工作,且有较高的正确识别率。

(2) 实时性:不论在汽车静止还是高速运行情况下,图像的采集识别系统必须在一定时间内识别出车牌全部字符,达到实时识别。

本文先提出了一种基于颜色与数学形态学的定位方法对车牌进行定位,后采用基于模板匹配的方法对车牌的字符识别进行研究。

2.2 车牌识别技术的发展

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