基于BP神经网络算法的车牌字符识别---毕业论文

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时间:2018-12-22

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1、本科毕业论文基于BP神经网络算法的车牌字符识别ThelicenseplatecharacterrecognitionbasedonBPneuralnetworkalgorithm姓名:学号:学  院:软件学院系:软件工程专业:软件工程年级:校内指导教师:年月摘 要车牌识别技术是近几年发展起来的计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。该技术已被广泛应用于路桥收费、港口和机场卡口监控、大型停车场管理等实际系统中。在今后的智能交通系统中也将会有着关键的应用。本系统在实现的过程当中,包含两大模块,即图像处理模块和字符识别模块。本文笔者主要实

2、现图像字符的分割、尺寸大小归一化、图像紧缩重排、特征提取、BP神经网络训练以及最后的字符识别。BP神经网络的流程为样本训练-字符特征提取-神经网络识别结果。在研究BP神经网络算法的过程中,首先简介神经网络识别技术,然后叙述BP神经网络的研究过程,最后阐述本系统BP神经网络的实现及其程序运行。本文开发的基于BP神经网络的车牌识别系统,通过良好的程序构架实现了识别过程。通过程序测试表明:利用神经网络可有效识别车牌且速度快、识别率高、具有较高的使用价值。在本文的结尾部分叙述了笔者对车牌系统发展的看法和以后的可改进方向,着实而有力的表明了自己的观点。关键字:字符

3、识别;神经网络;BP算法AbstractLicenseplaterecognitiontechnologyisdevelopedinrecentyears,itistheapplicationofcomputervisionandpatternrecognitiontechnologyinthefieldofintelligenttransportation.Thetechnologyhasbeenwidelyusedinroadandbridgefees,portandairportcardmonitor,theactuallarge-scalepar

4、kinglotsmanagementsystem.Infutureintelligenttransportationsystemswillalsohaveacriticalapplication.Intherealizationoftheprocess,thesystemincludestwomainmodules,namelyimage-processingmoduleandcharacterrecognitionmodule.Inthispaper,theauthormainlyworkonimage-segmentation,size-normal

5、ization,image-contractionrearrangement,characterfeatureextraction,BPneuralnetworktraining,aswellasthefinalstep:thecharacterrecognition.TheprocessoftheBPneuralnetworkincludes:trainingprocessforasample-characterfeatureextraction-theresultsofneuralnetworks.InthestudyofBPneuralnetwor

6、kalgorithm,thefirststepisabrieffortheneuralnetworktechnology,thendescribedtheBPneuralnetwork,andthelaststepistheBPneuralnetworkofthesystemanditsprogramrealization.Inthispaper,theauthorusesaniceframeworkoftheprogramtoachievethedevelopmentofthelicenseplatecharacterrecognitionbasedo

7、nBPneuralnetworkalgorithm.Experimentsshowthatthroughtheprocess:theuseofneuralnetworkscaneffectivelyidentifythelicenseplateandspeed,recognitionrateishigh,withahighervalue.Attheendofthisarticletheauthorpointsouthisviewofthedevelopmentofthelicenseplatesysteminthefuture,andshowsouthi

8、spointofviewobviously.KeyWords:Character

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