摘要：

車牌的識別在智能交通系統中有著十分重要的應用價值,它是智能交通系統中基礎和關鍵.國內外很多的專家和學者都對車牌的識別展開了深入的研究,并涌現了很多具有突出貢獻的理論和算法.車牌識別結合了圖像處理和模式識別等多項技術,能夠被廣泛的應用在停車場管理,高速收費管理中,節省了大量的人力和物力資源.本文主要對車牌識別系統所涉及的車牌定位,車牌分割和車牌識別三個必要環節展開研究,并利用C語言和OPECNV庫實現了一個簡單的車牌識別系統.總結全文的工作,有以下幾點: 第一,本文闡述本課題研究的背景,意義.通過分析課題研究的背景,研究意義說明了研究和實現一套基于圖像的車牌識別系統具有一定必要性; 第二,本文對車牌的定位方法展開一些研究.車牌定位是車牌分割和車牌識別的前提,因此車牌定位的準確性直接影響著車牌分割和車牌識別的準確性.本文介紹了常用的四種定位方法:基于邊緣檢測的方法,基于形態學的方法,基于顏色劃分的方法和基于紋理特征的方法.并通過分析發現,單一的車牌定位方法不能夠滿足定位準確性的需求,因此本文最終確定使用基于顏色劃分和基于投影方法相結合的車牌定位方法,并在算法的試驗中發現,這兩種方法的融合能夠很好的對車牌進行定位; 第三,本文對車牌分割方法展開了一些研究.本文介紹了兩種簡單的車牌分割方法:基于連通域的方法和基于垂直投影的方法.在對這兩種方法分析時發現,基于垂直投影的方法具有算法速度快,處理效果好. 第四,本文對車牌識別展開了一些研究,本文介紹了三種車牌識別的常用方法:基于神經網絡的方法,基于特征統計的方法和基于模板匹配的方法.通過原理和實驗方面的分析發現基于神經網絡的方法具有更好的識別準確率和抗干擾能力,非常適用于實現高準確度的車牌識別系統. 第五,通過對車牌定位,車牌分割和車牌識別方法的研究,本文實現了一個簡單的基于圖像的車牌識別系統,在識別系統中,車牌的定位使用了基于顏色劃分和基于投影法相融合的方法;車牌的分割使用了簡單的基于垂直投影的方法;車牌的識別使用了基于BP神經網絡的方法.在實驗測試中,本文所實現的系統能夠很好的對車牌進行定位,分割和識別.

展開

總結

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