基于形態(tài)學(xué)定位和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)字符分類(lèi)的車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、當(dāng)今社會(huì)，汽車(chē)作為一種主要的遠(yuǎn)近程運(yùn)輸工具，在我們的生活中扮演著一個(gè)重要的角色，車(chē)輛數(shù)量的增多帶來(lái)了一個(gè)問(wèn)題，那就是我們?nèi)绾巫詈玫毓芾碥?chē)輛。車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是現(xiàn)代智能交通管理重要的一部分。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，基于計(jì)算機(jī)的圖像處理和分析技術(shù)也獲得了飛速的進(jìn)步。圖像處理技術(shù)已進(jìn)入了各個(gè)不同的領(lǐng)域，開(kāi)始得到更加深入和廣泛的應(yīng)用。
　　 車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)一般包含圖像采集與預(yù)處理、車(chē)牌定位、字符切分、字符識(shí)別四個(gè)主要模塊。由于實(shí)驗(yàn)條

2、件和時(shí)間的限制，本文主要圍繞以下三個(gè)部分進(jìn)行設(shè)計(jì)，圖像采集與預(yù)處理、車(chē)牌定位和分割、字符識(shí)別。本文針對(duì)三個(gè)部分提出了有效的解決策略，完成了實(shí)驗(yàn)。
　　 本論文的研究重點(diǎn)主要包括牌照的定位、牌照中字符的分割和字符識(shí)別三部分，通過(guò)對(duì)圖像處理和分析技術(shù)的綜合運(yùn)用以及對(duì)問(wèn)題本身特點(diǎn)的詳細(xì)考察，最終實(shí)現(xiàn)了基于車(chē)牌字符特征和投影特征的牌照二次定位算法。首先用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)將車(chē)牌圖像連成一個(gè)連通的區(qū)域，然后再用車(chē)牌字符特征確定車(chē)牌大致位置，最后再