车牌字符识别论文：字符识别

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车牌识别技术论文车牌识别技术问题是近年来智能交通系统技术研究的热点问题，这是店铺为大家整理的车牌识别技术论文，仅供参考!车牌识别技术论文篇一车牌识别技术研究摘要：车牌识别技术问题是近年来智能交通系统技术研究的热点问题，车牌识别技术主要包含三个部分：图像预处理、车牌定位及校正、车牌文字识别。

本文介绍了复杂背景下车牌识别系统的实现方法。

关键词：车牌识别技术;智能交通;Mean Shit算法中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 (2013) 09-0000-02随着汽车在人们的工作、生产和生活中扮演着越来越重要的角色，汽车的保有量也在急速增加。

由此带来的交通管理问题也变得越来越复杂，智能交通系统的建立是最好的解决问题的方法。

而车牌识别技术在智能交通系统中占有十分重要的地位。

停车厂、收费站、生产企业的门禁管理都有车牌识别技术的身影。

在车辆车牌识别技术中的图像提取、字符分割起、字符识别过程中，数字图像处理技术起到了重要作用。

但由于图像提取现场可能存在因时间、光线、天气的变化而造成的干扰使车牌成像效果较差的问题。

所以目前现有的车牌识别系统都存在因环境变化而产生的识别率变化的问题。

1 车牌图像预处理技术车牌图像预处理技术一般包括通过滤波技术、灰度化、图像增强、数学形态学等。

1.1 滤波技术在实际工作场景中采集到的数字图像通常会因为外界环境、摄像设备、传输线路或保存精度等方面的原因，使其在进行预处理前受到各种噪声的污染。

并且在图像处理过程中也可能会对图像产生噪声。

噪声与我们想要处理的图像没有任何关联，还会对我们的处理产生不好的影响。

所以，一般情况下我们会在进行图像处理前对图像采用滤波技术进行处理，常用的滤波方法有：中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。

1.2 图像增强算法图像的对比度不足是图像处理的过程中经常会遇到的问题。

主要的原因是在获取车牌图像时受外界环境的影响。

对比度不足的图像会影响到图像的后续处理效果，所以，一般情况下，在进行图像处理前会使用灰度变换的方法来对图像进行对比度增强处理，以达到改善视觉效果的目的。

车牌识别毕业设计论文车牌识别是一项实用的技术，已广泛应用于交通管理、安全监控和智能导航等领域。

本毕业设计旨在研究和实现一种高效准确的车牌识别系统，通过图像处理和模式识别的方法，实现车牌的自动检测、字符分割和识别。

在车牌识别系统中，图像处理是最关键的环节之一、首先，需要对图像进行预处理，包括二值化、滤波和去噪等操作，以提高后续处理的准确性。

然后，通过边缘检测和形态学操作，可以实现车牌的自动检测。

通过比较不同车牌的特征，可以找到最佳的车牌位置。

在车牌的字符分割过程中，一般采用基于垂直和水平投影的方法。

首先，通过垂直投影，可以得到每个字符的位置和宽度。

然后，通过水平投影，可以得到字符的高度和行间距。

通过这些信息，可以将车牌字符逐个分割出来，为后续的字符识别提供准备。

字符识别是车牌识别系统的最后一步，也是最复杂的一步。

常用的方法包括基于模板匹配和基于机器学习的方法。

在模板匹配中，需要提前准备一组字符模板，并将待识别的字符与模板进行比较，找出最佳匹配的字符。

在机器学习方法中，常用的算法包括支持向量机（SVM）和深度学习等，通过训练大量的样本数据，建立一个分类模型，实现字符的自动识别。

在实际应用中，车牌识别系统还需要考虑到诸多因素，如车牌大小的变化、光线条件的差异和图像角度的旋转等。

为了提高系统的鲁棒性，可以采用自适应阈值处理、学习算法和特征提取等技术手段。

通过本毕业设计，可以深入了解车牌识别的原理和实现方法，并通过实验验证其准确性和效率。

此外，还可以进一步优化和改进车牌识别系统，以提高其性能和适应性。

摘要车牌自动识别技术是实现智能交通系统的关键技术，对我国交通事业的发展起着十分重要的作用，进而影响我国的经济发展速度及人们的生活质量。

车牌识别系统运用模式识别、人工智能技术，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，进而实现电脑化监控和管理车辆。

一个车牌识别系统的基本硬件配置有照明装置、摄像机、主控机、采集卡等。

而软件则是由具有车牌识别功能的图像分析和处理软件，以及能够具体满足应用需求的后台管理软件组成。

车牌自动识别系统主要分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等主要模块,也包括后续应用程序的开发。

针对不同的模块,本文研究分析了现有的理论算法,并提出了具有实际应用意义的解决方案。

1.在图像预处理模块,因为人眼对于不同颜色分量的敏感度不同,图像灰度化采用加权平均值法；二值化过程中阈值的选取至关重要,本文采用动态自适应阈值法,效果理想；边缘提取利用了拉普拉斯算子;去噪过程采用的是中值滤波方法；2.车牌定位模块包括粗定位和细定位,本文通过分析车牌的尺寸、类型、颜色,得到不同的特征向量,即车牌的几何特征、灰度分布特征、投影特征和字符排列特征等,利用这些特征进行车牌定位；3.在车牌字符分割模块,提出了双向对比垂直投影分割法,该方法基于车牌的垂直投影,能够将字符准确的分割开,利于车牌字符识别: 4.本文对车牌数字和车牌字母及汉字提出了不同的处理方法,数字识别采用投影技术,汉字和字母识别应用BP神经网络技术,兼顾了识别准确率和识别速度;根据上述方法原理,基于MATLAB软件进行程序设计,编制了车牌自动识别软件。

关键字：车牌图像；图像处理；字符分割；BP神经网络AbstractLicense plate recognition technology is to realize the key technology of intelligent transportation system of our country, the development of the cause of traffic plays a very important role, then affects the economic development of our country and speed and people's quality of life. License plate recognition system with pattern recognition, artificial intelligence technology, to real-time accurately recognize the license plate number of automatic, letters and Chinese characters, and achieve computerized monitoring and management vehicles. A license plate recognition system of basic hardware configuration have lighting devices, video camera, master control machine, acquisition card, etc. And software is with license plate identification function by the image analysis and processing software, and can meet the demand of the specific application background management software component. License plate recognition system mainly divided into the image preprocessing, license plate location, character segment and character recognition and other major modules, including the follow-up application development.In view of the different module, this paper analyzed the existing algorithm theory, and puts forward the practical significance of the solution. 1. In the image preprocessing module, for the human eye to different color the sensitivity of the component is different, the image intensity by weighted average method; In the process of binary of the threshold is very important to select is adopted in this paper, dynamic adaptive threshold value method, the effect ideal; Using the Laplace operator edge extraction; Denoising the process is the median filtering method; 2. The license plate localization module contains coarse position and fine positioning, the paper analyzes the license plate size, type, color, get different characteristic vector, namely the geometrical characteristics of the license plate, gray distribution, projection characteristics and characters arrangement characteristics, use these characteristics of the license plate location; 3. In the license plate character segmentation module, and put forward the two-way contrast vertical projection segmentation method, this method is based on the license plate vertical projection, can make the character of accurate separated, beneficial to the license plate character recognition: 4. This article on license plate Numbers and letters and characters put forward different processing methods, number recognition by projection technology, Chinese characters and letters recognition application BP neural network technology, and taking account of the identification accuracy and recognition rate; According to the above method, based on the MATLAB software program design, compiled the license plate recognition software.Keywords License plate image, image processing, character segment, the BP neural network目录摘要............................................. 错误!未定义书签。

目录摘要 (Ⅰ)Abstract (II)1 绪论 (1)1。

1 课题的来源及意义 (1)1.2 课题主要研究的问题 (2)1。

3 系统设计的目标及基本思路 (2)1.3.1 设计目标 (2)1.3。

2 基本思路 (3)2 图像预处理 (4)2.1 汽车牌照的特征 (4)2。

2 灰度变换 (5)2.3 图像增强 (6)2.4 图像边缘提取及二值化 (7)2。

4。

1 图像边缘提取 (7)2。

4.2 灰度图像二值化 (14)2。

5 形态学滤波 (15)3 车牌定位方法研究 (19)3.1 车牌定位常用方法介绍 (19)3.1.1 基于纹理特征分析的定位方法 (19)3。

1。

2 基于数学形态学的定位方法 (19)3.1。

3 基于边缘检测的定位方法 (19)3.1。

4 基于小波分析的定位方法 (19)3.1。

5 基于图像彩色信息的定位方法 (20)3。

2 基于行扫描灰度跳变分析的车牌定位方法 (20)4 车牌识别方法研究 (22)4。

1 牌照区域的分割和图像进一步处理 (22)4.1.1牌照区域的分割 (22)4。

1.2车牌进一步处理 (22)4.2 字符的分割与归一化 (23)4.2。

1字符分割 (23)4。

2。

2字符归一化 (24)4.3 字符的识别 (24)5 总结与展望 (27)5。

1 总结 (27)5.2心得体会 (27)5。

3展望 (28)致谢 (29)参考文献 (30)附录一 (31)摘要车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分，在交通监控中占有很重要的地位.车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位和字符识别3个部分,其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤，是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。

车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能，即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置，并对该车牌区域进行定位显示,将定位信息提供给字符识别部分。

针对车牌本身固有的特征，本文首先介绍了在车牌定位过程中常用的几种数字图像处理技术：图像的二值化处理、边缘检测和图像增强等。

车牌识别论文开题报告车牌识别论文开题报告一、研究背景与意义车牌识别技术是计算机视觉领域的研究热点之一，其在交通管理、智能交通系统、车辆追踪等方面具有广泛的应用价值。

随着城市化进程的加快和车辆数量的急剧增长，传统的人工车牌识别方式已经无法满足实际需求。

因此，开发一种高效准确的车牌识别系统对于提高交通管理效率和智能交通系统的发展具有重要意义。

二、研究目标本论文旨在设计和实现一种基于深度学习的车牌识别系统，通过对车牌图像进行自动识别和分析，实现对车辆的快速准确识别，以提高交通管理和智能交通系统的效率。

三、研究内容1. 车牌图像预处理在车牌识别系统中，车牌图像的预处理是非常重要的一步。

本论文将探索不同的图像处理算法，如图像增强、去噪和图像分割等，以提高车牌图像的质量和准确性。

2. 车牌定位与分割车牌定位与分割是车牌识别系统的核心环节。

本论文将研究和设计一种基于深度学习的车牌定位与分割算法，以实现对车牌区域的准确提取和分割。

3. 车牌字符识别车牌字符识别是车牌识别系统中的关键环节。

本论文将探索不同的字符识别算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，以实现对车牌字符的准确识别和分类。

4. 系统性能评估与优化本论文将通过大量的实验和测试，对设计的车牌识别系统进行性能评估，并针对性能较差的地方进行优化，以提高系统的准确性和鲁棒性。

四、研究方法本论文将采用深度学习算法作为主要的研究方法，结合图像处理和模式识别的技术，设计和实现一个高效准确的车牌识别系统。

具体方法包括但不限于：卷积神经网络、循环神经网络、图像增强、图像分割等。

五、研究预期结果1. 设计和实现一种基于深度学习的车牌识别系统；2. 提高车牌图像的质量和准确性；3. 实现对车牌区域的准确提取和分割；4. 实现对车牌字符的准确识别和分类；5. 提高系统的准确性和鲁棒性。

六、研究意义本论文的研究成果将具有以下意义：1. 提高交通管理的效率：通过快速准确地识别车辆的车牌信息，可以实现对交通违法行为的及时处理和管理，提高交通管理的效率。

车辆牌照字符识别2摘 要此论文所介绍的是中国的车牌识别系统。

在实际的环境下所获得的图像通常是失真的。

在这里设计了一种方法来调整失真的车牌。

图像总是受到了天气和光线的影响，这是得灰度比例不均一。

一个预处理操作被用来解决这个问题。

利用模板匹配来进行字符识别，我们能够避免孤立字符，提高提取字符的正确性。

基于少数几个字符容易红混淆这个问题，我们建立了BP 神经网络来有效的完成字符识别。

1、 引言我们研究的目标是中国车辆牌照的识别。

车牌识别是实现自动车辆管理，交通管制，无人的征收通行税的关卡等等所必需的能力。

在车牌中的字符包括固定了字型的汉字，字符和数字。

随着所获得的条件的改变，图像的主要的缺点能够被概述如下：没有聚焦，几何上的扭曲和噪音的存在。

这使得字符变形，识别任务不容易解决。

近年来，很多研究人员致力于理论的研究，出现了很多算法。

在这个领域出现了快速的进步。

车牌识别系统由两个模块组成：车牌图像定位模块和识别模块。

我们主要讨论识别模块。

基于很好的定位，我们计划的主要计算阶段如下：调整变形的车牌，预处理，归一化和使用模板匹配法来识别字符。

鉴于有些字符容易混淆，我们提取细节特征和创建BP 神经网络来解决。

2、 调整变形的车牌汽车牌照通常会出现变形，就像在火柴盒外壳用力，使他呈平行四边形状扭曲。

这种变形遵循如下准则： '11'21x s x y s y ⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭在此式中，s1是沿x 坐标轴上的扭曲量，s2是沿y 坐标轴上的扭曲量，x ’,y ’是扭曲以后的像素，x,y 是扭曲以前的像素。

通常来说，s1ⅹs2≠1,也就是11021s s ≠，所以矩阵1121s s ⎛⎫ ⎪⎝⎭是可逆的。

我们能够得到111'21'x s x y s y -⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭，这是变形图像的校正公式。

因为s1,s2在调整过程中不能积分的，所以必须有非网格点，他们的灰度等级应该通过三次插值计算得出，从而获得一个更好的结果的。

基于图像处理的汽车牌照的识别作者:陈秋菊指导老师:李方洲(温州师范学院物理与电子信息学院 325027)摘要：以一幅汽车牌照的识别为例，具体介绍了车牌自动识别的原理。

整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。

在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。

寻找出对于具体的汽车牌照识别过程的最好的方法。

关键词：汽车牌照车牌提取字符分割字符识别The vehicle license recognition based on the image processingAuthor:Chen QiujuTutor:Li Fangzhou(School of Physics and Electronic Information Wen Zhou Normal College 325027) Abstract：With one vehicle license recognition, the principle of the automobile License recognition is introduced .This process was divided into pre-process,edge extraction, vehicle license location, character division and character recognition, which is implemented separated by using MATLAB. The license is recognized at last. At the same time, the problems are also analyzed And solved in the process. The best method of recognition to the very vehicle license is found.Keywords: vehicle license vehicle license location character segmentationCharacter recognition1.引言1.1 选题意义汽车牌照自动识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统，是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一，是实现交通管理智能化的重要环节，它可广泛应用于交通流量检测，交通控制与诱导，机场、港口、小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。

车牌定位与车牌字符识别算法的研究与实现一、本文概述随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术作为其中的核心组成部分，已经得到了广泛的应用。

车牌定位与车牌字符识别作为车牌识别技术的两大关键环节，对于实现自动化、智能化的交通管理具有重要意义。

本文旨在探讨和研究车牌定位与车牌字符识别的相关算法，并通过实验验证其有效性和可行性。

本文首先对车牌定位算法进行研究，分析了基于颜色、纹理和边缘检测等特征的车牌定位方法，并对比了各自的优缺点。

随后，本文提出了一种基于深度学习的车牌定位算法，通过训练卷积神经网络模型实现对车牌区域的准确定位。

在车牌字符识别方面，本文介绍了传统的模板匹配、支持向量机（SVM）和深度学习等识别方法，并对各种方法的性能进行了比较。

在此基础上，本文提出了一种基于卷积神经网络的字符识别算法，通过训练模型实现对车牌字符的准确识别。

本文通过实验验证了所提出的车牌定位与车牌字符识别算法的有效性和可行性。

实验结果表明，本文提出的算法在车牌定位和字符识别方面均具有较高的准确率和鲁棒性，为车牌识别技术的实际应用提供了有力支持。

本文的研究不仅对车牌识别技术的发展具有重要意义，也为智能交通系统的进一步推广和应用提供了有益参考。

二、车牌定位算法的研究与实现车牌定位是车牌字符识别的前提和基础，其主要任务是在输入的图像中准确地找出车牌的位置。

车牌定位算法的研究与实现涉及图像处理、模式识别等多个领域的知识。

车牌定位算法的研究主要集中在两个方面：一是车牌区域的粗定位，即从输入的图像中大致找出可能包含车牌的区域；二是车牌区域的精定位，即在粗定位的基础上，通过更精细的处理，准确地确定车牌的位置。

在车牌粗定位阶段，常用的方法包括颜色分割、边缘检测、纹理分析等。

颜色分割主要利用车牌特有的颜色信息，如中国的车牌一般为蓝底白字，通过颜色空间的转换和阈值分割，可以大致找出可能包含车牌的区域。

边缘检测则主要利用车牌边缘的灰度变化信息，通过算子如Canny、Sobel等检测边缘，从而定位车牌。

本科毕业设计（论文）( 2010 届)题目：车牌号码识别仿真分院:电子信息分院专业:电子信息工程班级:06电子本1姓名:余俊杰学号:0651035226指导老师:孙跃完成时间:2010年4月摘要车牌识别系统在交通的智能监视和管理中有着重要的应用，近几年发展非常迅速。

基于图像和字符识别技术的车牌字符识别系统也是目前国内外模式识别应用研究领域的一个热点。

尽管车牌的先验知识比较丰富，但是在复杂的背景下，车牌中的字符识别仍然比较困难。

目前的车牌识别系统大多是针对简单场景、单一车牌。

车牌字符识别系统的关键技术包括数字图像处理、车牌定位、车牌字符分割和字符识别技术。

本文对已定位好的车牌进行图像位图读取、图像二值化、字符分割、提取字符特征、BP神经网络设计等模块进行了初步的研究。

在字符分割方面，分析了牌照图像二值化与标准归一化以及几何校正的各种算法。

借助牌照字符固定宽度、间距的固定比例关系等先验知识实现字符的分割。

在特征提取方面，将字符归一化，再采用13特征法进行字符特征提取。

在字符识别方面，分析比较了常用的字符识别方法。

在此基础上详细分析基于BP神经网络的识别方法。

实验结果证明，所采用的BP神经网络具有良好的性能满足在复杂环境下实时识别车牌的要求，具有一定的理论和实际意义。

关键词：车牌字符识别；特征提取；BP神经网络；MATLABABSTRACTLicense plate recognition system has important applications in the intelligent traffic monitoring and management developed rapidly in recent years. Based on image and character recognition technology license plate recognition system pattern recognition at home and abroad is also a hot field of applied research. Although the license plate of the prior knowledge rich, but in a complex background, the license plate of the character recognition is still more difficult. Most of the current license plate recognition system is a simple scenario for a single plate.The key technologies of license plate recognition system include digital image processing, license plate location, license plate character segmentation technology. This article has been positioning for a good license plate reads the bitmap image, image binarization, character segmentation, feature extraction of characters, BP neural network design module for a more detailed study.In the character segmentation area. Analyze of the license plate image binarization with the standard normalization and geometric correction algorithms. With fixed-width character license, a fixed proportion of the relationship between the pitch prior knowledge to achieve segmentation of characters.In feature extraction. The character normalization, again using 13 features of character feature extraction method.In character recognition, analyze and compared of the common character recognition. On the basis of this detailed analysis based on BP neural networks recognition. The results show that BP neural network used good performance in a complex environment to meet real-time identification license plate requirements, with some theoretical and practical significance.Keywords:License plate character recognition;Feature Extraction;BP neural network; MATLAB.目录摘要 (I)ABSTRACT (II)1 绪论 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 国内外研究现状 (2)2 图像的预处理 (4)2.1 图像的二值化 (4)2.2 牌照上下边框和铆钉的去除 (5)2.3 车牌字符细化 (5)2.4本章小结 (6)3 车牌字符分割 (6)4 车牌字符特征提取 (8)4.1字符常用的特征提取方法 (9)4.2十三点网格特征提取方法 (9)5 车牌字符的识别 (10)5.1 字符识别简介 (10)5.2 基于BP神经网络的字符识别 (11)5.3BP神经网络的设计 (12)5.3.1 输入层神经元个数 (13)5.3.2 隐含层神经元数目 (13)5.3.3 输出层神经元个数 (13)5.3.4 传递函数的选择 (14)5.3.5 BP网络的参数设置 (14)5.3.6 BP神经网络的创建 (14)5.4 BP神经网络的运用 (18)6 结论 (19)致谢 (20)参考文献 (21)1 绪论1.1 课题背景近几年，我国道路交通迅猛发展．随之也带来了对交通管理自动化的迫切需求。