基于BP神经网络的车牌字符识别

自动车牌识别作为高精度的车辆识别中的核心技术,在智能交通中发挥着日益关键的作用．构建一种改进的BP神经网络识别车牌字符,并在VC＋＋6．0环境下测试,实验结果表明系统具有良好的有效性,并能满足实时车牌识别的要求．     

一种基于特征的BP神经网络车牌字符识别

字符识别是自动车牌识别系统中很关键的一步.字符识别有以下几步,首先,对车牌图像进行预处理.其次,通过竖直方向投影分割字符.最后,将提取的字符特征输入网络进行训练.在实验中,利用该方法对光照不均、字符大小不一、运动背景的图像,特别是相似字符的识别获得了较高的识别率,并且将其与字符输入BP神经网络进行对比分析.实验结果表明,该方法对字符识别有很好的鲁棒性、有效性.     

基于能量和神经网络算法的车牌识别系统

设计了一个基于车牌灰度图像能量和神经网络的车牌识别系统.通过构造汽车图像的能量图来定位汽车车牌位置.通过优化车牌字符特性向量,运用二级BP神经网络进行车牌字符的分类识别.同时,采用Qt平台开发软件系统界面,实现跨平台运行,方便软件分别运用于Win+PC机或Linux+ARM系统.实验结果表明,本车牌识别软件系统可以识别不同角度,不同距离和不同光照环境条件下拍摄到的车牌图像,具有较强的抗干扰性和鲁棒性.     

改进的BP神经网络算法在车牌识别中的应用

在车辆牌照自动识别系统中,因自然因素或采样因素使得原本规则的印刷体字符产生畸变,给字符识别带来了很大困难,利用BP神经网络对车牌进行识别得到广泛的应用,如何提高车牌识别的准确率和速度是车牌识别系统最根本的问题.本文用动量因子和自适应学习速率对传统BP网络进行改进.该算法简便,识别率高,可适用于多种高噪声环境中的字符识别.     

一种车牌识别系统的设计

基于像素精确定位方法来实现车牌定位,然后对车牌进行灰度化、二值化处理,避免了对整个汽车图像先图像处理后车牌定位的繁琐过程,将改进的模板匹配算法应用于字符识别中,最后,利用MATLAB的图形用户开发环境设计出了本系统的测试平台,经过大量车牌样本验证,该车牌识别系统准确率较高.     

基于改进的BP神经网络进行车牌定位的研究

采用改进的BP神经网络，对汽车图像中车牌定位的方法进行了研究。选取训练样本图像，以人工定位后的图像为导师信号，将图像的灰度序列直接采用改进的BP算法进行训练，以期提高定位的精度和速度。试验结果表明，用改进的BP网络对灰度图像直接感知，在定位精度和速度方面取得较好的效果。     

基于改进BP神经网络的车牌字符识别研究

分析BP网络学习算法的缺陷基础上,引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进。提高了车牌字符识别的正确率。     

基于BP神经网络的汽车牌照识别

提出了一种用BP神经网络实现车牌文字识别的方法。因车牌上文字仅是黑体印刷字体，在特征提取时采用了Fourier投影-变换系数法求得其特征矢量；车牌文字分布具有规律性，采用并行算法对BP网络分类器进行了处理；引入动态因子，动态调整BP算法的学习步长。实践证明，利用BP神经网络可有效识别车牌，且速度快，识别率高，具有较高的实用价值。     

基于模糊ARTMAP神经网络的车牌识别

车牌识别是一种车辆自动识别技术。本文提出了一种用模糊ARTMAP神经网络来识别车牌的方法。模糊ARTMAP神经网络是神经网络家族中的一种比较新的体系结构，与传统的BP算法相比，它具有较强的学习能力。     

一种快速车牌识别系统

本文提出了一种基于模板匹配的快速车牌识别方法。该方法运用了数学形态学知识进行车牌的定位,然后采用基于模板匹配的相关函数做相似度测试,完成字符识别。经大量实验证明该方法能有效地完成不同解析度和不同模糊程度的车牌识别工作,而且识别精度高、速度快,能满足实际系统的要求。     

汽车牌照字符识别系统设计

随着交通事业的迅速发展,人工管理方式已不能满足实际的需求,针对这一问题,提出了汽车牌照字符识别系统设计,采用了数字图像处理技术、车牌定位技术、车牌字符分割技术、BP神经网络识别技术来解决车牌字符的识别问题,研究了图像预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别5部分内容,并给出了BP神经网络实现车牌字符的识别,实验表明,此方法能实现良好的定位精确度和较高的识别率.     

基于小波矩的车牌字符识别研究

牌照字符识别是车牌识别系统中关键的一步,而字符识别的关键在于有效特征的选取.小波矩是小波多尺度分析与矩相结合的新的视觉不变量,图像的小波矩特征能很好地反映图像的局部和全局特征,并且具有较强的抗干扰能力.但不同的小波矩离散化方法在性能上有很大的差异.在分析小波矩和矩快速算法的基础上,引入了一种新的小波矩离散化算法用于车牌字符识别系统,以车牌字符图像的小波矩作为特征量,结合改进的BP神经网络实现了车牌字符的识别,获得了很好的识别效果.     

车牌自动识别系统的研究与实现

为了缓解日益严重的交通压力、提高城市交通管理的工作效率和增强人们的安全防范意识,采用基于纹理和颜色信息的综合车牌定位方法对车牌区域精确定位。通过分析水平投影的统计特征和竖直投影的特征进行车牌字符分割,利用自适应性和学习能力强的BP神经网路进行字符识别,研究和实现了车牌自动识别系统。测试结果显示,车牌识别时间小于200 ms,识别率可达90%以上。说明本系统是可行和实用的。     

小区民用车辆车牌自动识别算法

采用中值滤波、边缘检测、二值化等方法对车牌图像进行了预处理,并将车牌区域每行的边缘点数量、边缘点数量与车牌区域长度的比值及各候选区域的长宽比等因素作为参考值分别对车牌进行了粗定位和精确定位,利用统计特征和结构特征相结合的方法对字符进行了分类与识别,设计了字符分类器。实验结果表明,所设计的车辆车牌自动识别系统较好地实现了不同环境条件下的车牌识别,识别率达92%。     

汽车牌照自动识别系统的设计和研究

车牌识别是指通过图像处理、模式识别和统计分析等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术.车牌识别包括图像采集、图像预处理、车牌定位、车牌分割、字符识别等5个核心部分.这里提出一种基于MATLAB的车牌识别系统的实现方法,综合使用多种方法提高系统的有效识别能力.该方法可以解决在有噪声和光照恶劣情况下车牌定...