青岛科技大学
硕士学位论文
基于神经网络的车牌识别算法研究
姓名：周亮
申请学位级别：硕士
专业：控制理论与控制工程
指导教师：刘云
20070411
基丁｜神经网络的乍牌识别算法研究
低工作复杂度。
已有的ＬＰＲ技术或多或少都还存在某些缺陷，尤其是在实时性和识别率方面不够成熟。本文的研究是希望通过算法深入探讨，建立基于算法的实际系统，在固定的交通路口或收费站口，配合已安装的视频监视系统，在接收视频的后台实时的对前方或后方运行的汽车进行车辆牌照检查。当发现违章车辆闯关或排放大量污物、灰尘时，通过采集该汽车的静态视频图片，并将其资料纳入后台处理，实现实时的车辆信息管理，从而既达到了省时、省力的效果，提高了交通管理的现代化、智能化水平，又减轻交通管理、环境监护部门的压力。
因此，本课题的研究对于提高城市交通管理水平，维护城市环境清洁，加快交通管理，环境保护现代化步伐具有很重要的实际使用价值。
１．２车牌识别技术的研究现状
一个ＬＰＲ系统通常包括前端视频采集设备，照明设备，基于ＤＳＰ的硬件图像处理平台，终端计算机系统，识别软件，后台数据库。
硬件参考图如下：
图１．１汽车牌照识别系统硬件构成
Ｆｉｇ．Ｉ．１ｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｈａｒｄｗａｒｅｏｆｌｉｃｅｎｓｅｐｌａｔｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
ＬＰＲ系统中，外围摄像系统把采集剑的视频信息，经由一个高速的网络传输系统，把图像交由后台的视频图像处理平台进行处理，处理的结果根据实际需要