欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:44049341
大小:578.59 KB
页数:46页
时间:2019-10-18
《基于BP网络的车牌字符识别毕业设计》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、AHUNANUNIVERSITYOFTECHNOLOGY(2013届)本科毕业设计(论文)资料题目名称:基于BP网络的车牌字符识别学院《部》:专业:学生姓名:班级:学号指导教师姓名:职称职称最终评定成绩:湖南工业大学教务处2013届本科毕业设计(论文)资料第一部分毕业论文y于HUNANUNIVERSITYOFTECHNOLOGY(2013届)本科毕业设计(论文)院(部):业:电气与信息工程学院电子信息工程学班指导教师姓名:级:学号职称职称最终评定成绩2013年6月基于BP网络的车牌字符识别是一门对
2、车牌字符识别的技术,它的产生是为了完善智能交通系统,使得交通系统更具有信息时代意义。本文利用BP神经网络与图像处理技术相结合的方法,将BP神经网络应用到车牌字符识别中。针对车牌图像的处理的过程包括:车牌图像去噪、车牌图像灰度化、车牌图像二值化、车牌字符图像分割、车牌字符图像归一化、车牌字符图像特征值提取。前面五个过程是为了保证字符信息能更好的体现岀来有利于将特征值得提取。BP神经网络通过对组建的车牌字符库的学习后才会具有识别功能,然后将车牌字符图像提取到的特征值送入到BP神经网络中就能识别岀来。通
3、过实验证明了通过上述的过程是能够将车牌字符识别出来,在这个识别过程中对于BP网络训练的收敛性是十分重要的,本文认为可以通过修改隐含层节点的个数、训练函数和激发函数来完成BP网络的训练以使得BP神经网络具有识别功能。对于识别的关键部分在于对特征值的提取,只有采可靠的提取办法才能保证字符信息部丢失这样才有利于识别。关键词:车牌字符识别,BP神经网络,特征值提取ABSTRACTBPnetworkbasedlicenseplatecharacterrecognitionisonepairoflicense
4、platecharacterrecognitiontechnology,whichisproducedinordertoimproveintelligenttransportationsystem,makingthetransportsystemmoremeaningfulinformationage.Inthispaper,BPneuralnetworkandimageprocessingtechnology,acombinationofmethodswillbeappliedtothelice
5、nseplateBPneuralnetworkcharacterrecognition.Forthelicenseplateimageprocessingprocessincludes:licenseplateimagedenoising,grayplateimage,licenseplateimagebinarization,licenseplatecharactersegmentation,licenseplatecharacterimagenormalization,licenseplate
6、characterimagefeatureextraction.Duringthepreviousfivecharacterinformationinordertoensurebetterreflectedthebenefitisworththefeatureextraction.ThroughtheformationofBPneuralnetworklibraryforlicenseplatecharacterrecognitionfunctionafterlearningwillhave,an
7、dthenextractthelicenseplatecharacterimagecharacteristicvaluefedtoBPneuralnetworkcanbeidentified.Theexperimentalresultsshowtheprocessbytheabovelicenseplatecharacterscanbeidentified,inthisprocessforidentifyingconvergenceBPnetworktrainingisveryimportantt
8、hatthiscanmodifythenumberofnodesinthehiddenlayer,trainingfunctionandstimulatefunctiontocompleteBPnetworktrainingtoenableBPneuralnetworkhasrecognition.Fortheidentificationofthekeypartofthefeaturevalueextraction,miningonlyreliablewaytoensurethec
此文档下载收益归作者所有