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基于神经网络的车牌识别技术研究  
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【英文题名】 The Research of Car License Plate Recognition Technology Based on Neural Network
【作者】 刘志军;
【导师】 王厚大;
【学位授予单位】 南京邮电大学;
【学科专业名称】 电路与系统
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 南京邮电大学
【网络出版投稿时间】 2011-11-30
【关键词】 车牌识别; 车牌定位; 字符分割; 字符识别; 人工神经网络;
【英文关键词】 license plate recognition; license plate location; character segmentation; character recognition; artificial neural network;
【中文摘要】 车牌识别技术是现代智能交通系统中最为关键的技术之一,广泛应用于出入口车辆管理、不停车自动收费、交通流量检测、失窃车辆查询等领域。与传统的车辆管理方法相比,极大地提高了车辆管理的效率与水平,并且节省了大量的人力、物力,实现了车辆管理的规范化、科学化,越来越受到人们的关注,有着广泛的应用前景。 车牌识别系统一般由车牌定位、字符分割和字符识别三部分组成。本文是基于图像处理和人工神经网络相关理论,对车牌识别过程中的车牌定位、车牌图像预处理、字符分割、特征提取和字符识别等环节进行研究和分析,并在MATLAB环境下进行了仿真实验。 首先,在车牌定位过程中,采用基于颜色特征和灰度跳变特征的算法实现车牌定位。利用蓝底白色车牌中蓝色的色度饱和度较大的特点,实现了车牌的粗定位。然后利用车牌图像的灰度跳变特征实现车牌的精确定位。 其次,在图像预处理过程中,利用灰度拉伸技术增强图像对比度,然后采用Ostu方法实现图像二值化。 再次,在车牌字符分割过程中,采用基于灰度跳变和垂直投影法去除车牌边框,然后采用基于投影结合先验知识的方法实现车牌图像的分割。 最后利用改进后的BP神经网络,针对汉字、字母...
【英文摘要】 In the modern Intelligent Transportation System(ITS), License Plate Recognition(LPR) is one of the most critical technologies and it can be broadly applied in car management at gate, electronic toll collection system, traffic flow control, stolen vehicle inquiry and so on. Compared with traditional vehicles management methods, it greatly improves managing efficiency and level, and saves manpower and material resources, realizes vehicle management standardized and scientific, has attracted more and more atte...
【更新日期】 2011-12-20

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导师：王厚大    导师单位：南京邮电大学    学位授予单位：南京邮电大学
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