车牌识别算法答辩

解析车牌识别率算法首先剖析下车牌识别原理是怎样的，车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车牌识别车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。

车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算，其运行流程如下图所示：（车牌识别原理示意图）那么高达99.7%的车牌识别率是怎样做到的？首先，相机成像是车牌识别的基础，稳定、优质的成像效果为高识别率奠定了坚实的基础；其次，现场安装调试是车牌识别的重要保障，专业的咨询服务部为每一个安装现场提供专业、合理的安装意见，角度、距离、补光灯调节等为高车牌识别识别率提供了有力的保障；再次，强大的识别算法。

一、核心算法支持丰富多样的功能：支持车牌种类繁多，工作模式灵活等。

车牌识别核心算法支持各类车牌：普通蓝牌、单层黄牌、双层黄牌、警车车牌、武警车牌、军队车牌（新军牌）、大使馆车牌、02式个性化车牌、教练车牌、农用车牌、挂车号牌、民航车牌、港澳出入境车牌、台湾车牌等。

支持线圈触发识别工作模式和视频流识别工作模式，灵活互补。

支持车身颜色识别，支持车标识别，支持车型识别。

二、鲁棒性强（鲁棒性即在异常场景、异常情况下均能正常工作，且有较高的识别率）针对反光车牌、逆光车牌、阴阳车牌、变形车牌、污损车牌、奔驰特殊车牌、倾斜车牌、低对比度车牌、雨雾天气车牌、过爆车牌、粘连边框车牌、相似字符等特殊情况，均有较高的车牌识别率。

三、算法实时性线圈触发工作模式，单帧耗时500ms左右；视频流识别模式，单帧耗时100ms左右。

综上所述，无论从核心软件、智能硬件还是强大的售前、售后服务体系，易泊时代都有强大的支持，因此车牌识别率99.7%，必须这么高，也必然这么高！。

本科生毕业设计（论文）题目：车牌识别系统的设计与实现毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

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车牌识别算法概要设计车牌识别算法是一种利用计算机视觉技术，通过图像处理和模式识别的方法，从车辆图像中提取车牌信息的算法。

车牌识别算法在交通管理、停车场管理、违章监测等领域有着广泛的应用。

下面将从图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等几个方面来介绍车牌识别算法的概要设计。

1.图像预处理：图像预处理是指对输入的车辆图像进行一系列预处理操作，以提高车牌区域的可见度和图像质量。

常见的图像预处理操作包括灰度化、降噪、直方图均衡化、图像增强等。

灰度化操作将彩色图像转化为灰度图像，降低了图像的维度，减少了计算量。

降噪操作可以去除图像中的噪声干扰，以提高后续处理的准确性。

直方图均衡化可以增强图像的对比度，使车牌区域更加突出。

图像增强操作可以通过增加图像的亮度、对比度等方式，进一步提高图像质量。

2.车牌定位：车牌定位是指从预处理后的车辆图像中找出车牌所在的位置。

车牌一般有固定的形状和大小，因此可以通过一些特征来进行定位。

常见的车牌定位方法包括边缘检测、颜色识别、形状匹配等。

边缘检测可以通过检测图像边缘上的强度变化来找到车牌的轮廓。

颜色识别可以通过分析车牌区域的颜色特征来进行定位。

形状匹配可以通过与预先定义的车牌形状模板进行比对来找到车牌区域。

3.字符分割：字符分割是指将定位出的车牌区域进一步切割成单个字符。

由于车牌中的字符数目和大小是固定的，因此可以通过一些特征来进行字符分割。

常见的字符分割方法包括基于连通区域的方法、基于投影的方法和基于模板的方法等。

基于连通区域的方法可以通过分析字符间的连通关系来进行字符分割。

基于投影的方法可以通过分析字符在垂直或水平方向上的投影分布来进行字符分割。

基于模板的方法可以通过与预先定义的字符模板进行匹配来进行字符分割。

4.字符识别：字符识别是指将分割出的单个字符进行识别，获取字符的具体信息。

字符识别是整个车牌识别算法中最关键的一步，也是最为复杂的一步。

常见的字符识别方法有基于模板匹配的方法、基于统计学习的方法和基于深度学习的方法等。

Canny边缘检测预处理：将图像灰度化1、去噪（均值滤波、中值滤波、高斯滤波）2、求图像梯度的幅值和方向由于幅值是x方向和y方向的叠加，根据x方向和y方向的权重,该幅值的方向也能求出来，这个在后面非极大值抑制中用来定位参与计算的点。

最右边和最下边的点是不参与计算的.3、非极大值抑制(1）将图像边缘的点去除掉（这里只需要将边缘的像素点灰度值变为0即可）（2）内部点梯度值为0的去除掉（梯度为0,就是灰度没有变化,一定不是边缘点）（3）在垂直边缘方向上，两侧灰度值的加权和是否都比边缘上点的灰度值小，就是要找到极大值点，边缘的方向有四种情况x<y weight=|x|/｜y｜x〉y weight=｜y｜/｜x|4、灰度图像二值化Sobel算子1、预处理：将图像灰度化我们所说的算子是给图像做卷积的单位。

这个单位可以大,可以小。

大的有5x5的矩阵，这就是二阶微分算子，有高斯—拉普拉斯算子这个单位也可以小,比如3x3的矩阵，有prewitt算子和sobel算子。

也有更小的2x2矩阵的Roberts算子这些都有其运用的地方，再小或者更大的就失去实际运用的效果了.2、这里我选择了sobel算子。

它由水平梯度模板和垂直梯度模板组成。

用水平梯度模板和图像卷积后，就能表象图像像素点值在水平方向上的变化.图中的水平线段由于在水平方向上基本上没有变化，所以变换后的图像也基本上看不到水平线段了.垂直梯度模板同理。

将两幅图像通过公式相加后就得到了边缘被锐化的图像。

这里的边缘由于知道水平和垂直分量，所以其也是有方向性的。

3、将图像二值化后就能得到边缘的线段了.这里也要注意一下，线段有可能不是一个像素宽度的，如Roberts 算子，我们就要对其进行图像细化，将线段变成一个像素点宽度,方法我会在后面介绍。

Hough变换经过之前的处理过后,我们用肉眼就能看到二值图像中有一条一条的线段.计算机是如何识别这些线段的呢。

这里用了Huogh变换.我们平常描述线段y=mx+b,m和b是已知量，x和y是变量。

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。

摘要摘要车牌识别技术是智能交通系统中的重要组成部分，它在违章抓拍，不停车收费，停车场管理以及重要场所过往车辆的实时登记等方面都有重要的作用。

论文从车牌字符识别的理论出发，基于MATLAB语言对现有的模板匹配，神经网络，基于向量机（SVM）等方法在字符识别过程中的优缺点以及识别率进行系统的研究。

论文的主要工作如下：1.针对车牌图片的预处理包括去噪，增强，分割，提取字符等等；2.构建模板匹配，神经网络，基于向量机（SVM）字符识别的相关测试数据；3.分别实现模板匹配字符识别算法，神经网络字符识别算法，基于向量机（SVM）字符识别算法，并做相应识别率的实验，将三者的实验结果进行比对；4.基于MATLAB GUI做三种算法系统的界面。

关键词：车牌识别模板匹配神经网络向量机识别率ABSTRACTABSTRACTLicense plate recognition technology is the intelligent transportation system an important part of it illegal to capture, no parking, parking management, and an important place in the past, real-time vehicle registration and other aspects important role. Papers from the license plate character recognition theory, MATLAB language based on the existing template matching, neural network, based on vector machines (SVM) and other methods in the process of character recognition and the recognition rate of the advantages and disadvantages of the system. The main work is as follows:1.Pre-treatment, including the license plate image denoising, enhancement,segmentation, extraction of character, etc.2.Construction of template matching, neural network, based on the vectormachine (SVM) test data related to character recognition;3.Respectively, to achieve template matching algorithm for character recognition,neural network character recognition algorithm based on vector machines (SVM) algorithm for character recognition, and recognition rate accordingly experiment, the three sides to compare the experimental results;4.Do three algorithms based on MATLAB GUI interface of the system.Keywords: License Plate Recognition Template matching Neural network Vector Recognition rate目录 i目录第一章序言 (1)1.1课题研究背景以及意义 (1)1.2本文主要的研究内容 (1)第二章车牌图像的预处理 (5)2.1图像的平滑处理 (5)2.1.1 平滑处理的理论 (5)2.1.2 平滑处理的实现 (6)2.2图像的二值化处理 (7)2.2.1 二值化处理的理论 (7)2.2.2 二值化处理的实现 (7)2.3二值图像的形态学运算 (8)2.3.1形态学运算的理论 (8)2.4对字符进行分割 (10)2.4.1 字符分割的理论 (10)2.4.2 字符分割的实现 (11)第三章基于模板匹配算法的车牌字符识别算法 (13)3.1模板匹配算法的理论背景 (13)3.2模板匹配算法的实现及识别率的研究 (16)3.3本章小结 (19)第四章基于神经网络算法的车牌字符识别算法 (21)4.1神经网络算法的理论背景 (21)4.2神经网络算法的实现及识别率的研究 (27)4．3本章小结 (33)第五章基于向量机（SVM）算法的车牌字符识别算法 (35)5.1向量机（SVM）算法的理论背景 (35)ii 目录5.1.1 SVM的基本原理 (35)5.1.2 SVM中核函数的选择 (35)5.1.3 SVM的多类决策问题 (36)5.1.4 SVM算法描述 (38)5.2向量机（SVM）算法的实现以及识别率的研究 (39)5.2.1 车牌字符图像的预处理 (39)5.2.2 车牌字符特征的选取 (39)5.2.3 车牌字符SVM的构造 (39)5.2.3 实验过程中相关函数及参数的选定 (40)5.2.4 实验过程中的相关结果 (41)5.3本章小结 (43)第六章总结与展望 (45)致谢 (47)参考文献 (49)第一章序言 1第一章序言1.1课题研究背景以及意义目前，我国的经济正在飞速的发展，综合实力也在与日俱增，城市化进程也在加快，国内各大城市交通管理能力将面临重大考验。