基于神经网络的车牌照字符识别改进方法研究

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1、----西南交通大学毕业设计(论文)基于神经网络的车牌照字符识别改进方法研究年级:学号:20052295姓名:专业:自动化(交通信息工程及控制方向)指导老师:二零零九年六月院系信息科学与技术学院专业自动化(交通信息工程及控制)年级2005级姓名题目基于神经网络的车牌照字符识别改进方法研究指导教师评语指导教师(签章)评阅人评语评阅人(签章)成绩答辩委员会主任(签章)年月日毕业设计任务书班级交控1级学生姓名周波学号20052295专业自动化(交通信息工程及控制)发题日期:2009年1月1日完成日期:2009年6月15日题目基于神经网络的车牌照字符识别改进方法研究题目类型:工程设

2、计技术专题研究√理论研究软硬件产品开发一、设计任务及要求车牌照识别是智能交通系统的一个重要课题,在车辆管理、不停车收费等系统中有广泛应用。目前,基于神经网络的字符识别技术在车牌照识别领域中已经得到比较普遍的应用,但是由于车牌字符识别算法的相对复杂性,因此我们需要设计一种改进算法来提高车牌照识别系统的鲁棒性和实时性。具体要求如下:1.对输入的字符图像(包括数字和英文字母)进行字符特征提取2.通过神经网络方法训练样本和自学习,识别字符并给出结果3.设计一种改进算法以提高字符识别的精确度和快速性4.输入图像中可以含有多个数字和字母5.每张图片的处理时间不能大于1S二、应完成的硬件

3、或软件实验1.利用MATLAB或VC++编程实现车牌照字符的识别技术2.设计一个人机交互界面能输入车牌照字符图像并显示字符识别的结果三、应交出的设计文件及实物(包括设计论文、程序清单或磁盘、实验装置或产品等)1.毕业设计论文(必须完全符合学校规范,内容严禁有丝毫的抄袭剽窃)2.CD-R(含论文,程序,程序使用说明书,演示视频,盘面标注班级,姓名,专业,日期)3.英文翻译按学校规定,导师无特殊要求一、指导教师提供的设计资料1.研究报告介绍(包括课题背景、动机、内容、意义)2.计划说明书3.部分英文文献资料和MedialabLPR图像数据库二、要求学生搜集的技术资料(指出搜集资

4、料的技术领域)1.本课题相关领域国内外重要论文及资料2.MATLAB、C++编程指南三、设计进度安排第一部分查阅相关资料,学习相关编程语言(2周)第二部分编制程序并进行软件调试(8周)第三部分撰写毕业论文(5周)评阅及答辩毕业论文修改和参加答辩(1周)指导教师:年月日系主任审查意见:审批人:年月日注:设计任务书审查合格后,发到学生手上。西南交通大学信息科学与技术学院2008年制摘要车牌字符识别是智能交通系统的一个重要课题,在车辆管理、不停车收费等系统中有广泛应用。目前,基于神经网络的字符识别技术在车牌照识别领域中已经得到比较普遍的应用,但是由于车牌字符识别算法的相对复杂性,

5、因此我们需要设计一种改进算法来提高车牌照识别系统的鲁棒性和实时性。字符识别是模式识别领域的一项传统的课题,这是因为字符识别不是一个孤立的问题,而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题。字符识别也是加快人机信息交流的有效手段。目前有许多资料以图书形式存在,如果用手工的方式进行录入的话,不仅效率地下,而且容易出错。在这种要求下,字符识别有了出现的必要。在这篇文章中主要是利用神经元网络控制来实现对字符图像的处理,从而实现字符识别的功能。神经网络模式识别方法是近些年提出的新方法,为字符研究提供了一种新手段,它具有一些传统技术没有的优点:良好的容错能力,较强的分类能力,有并行处

6、理能力和自学习能力。因而,采用神经网络识别方式是一种很好的选择。本文首先对字符图像进行预处理并提取出字符的图像特征;然后用神经网络方法对数字和英文字符进行识别,得出结果和显示出识别时间;最后提出一些改进算法以提高字符识别的精确度和快速性。关键词:字符识别;图像处理;特征提取;神经网络AbstractThecharacterrecognitionoflicenseplateisanimportantsubjectofintelligenttransportationsystem,andisusedwidelyinthevehiclemanagementsystemandele

7、ctronictollcollectionsystem.Atpresent,thecharacterrecognitiontechnologybasedonneuralnetworkhasbeenusedwidelyinthefieldoflicenseplaterecognition,butduetotherelativecomplexityofplatecharacterrecognitionalgorithm,weneedtodesignanimprovedalgorithmtoimprovetherobus

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