基于神经网络的车牌识别系统研究

基于神经网络的车牌识别系统设计研究摘要近年来，随着车辆数量的增加，交通管理、安保监控等领域对于车牌识别技术的需求越来越大。传统的车牌识别系统主要依赖于手工设计的特征提取算法，而这些算法难以解决图像复杂度高、干扰噪声多等问题，从而导致准确率不高。因此，汽车牌照识别是汽车牌照识别领域的一个重要课题。汽车牌照识别系统（LPR）是ITS(InformationTradeSystemSystem,ITS）的一个重要组成部分。在现代交通管理系统中，起着举足轻重的作用。本文主要采用了基于MATLAB的仿真和人工神经网络的方法，对车牌图像的预处理，车牌定位，车牌字符的分割，车牌字符的识别进行了研究。为实现汽车牌照的自动识别，设计了一个系统。识别后得到完整的车牌信息，准确率可达95%。基于神经网络的车牌识别系统可应用于交通管理、安保监控等领域，能够识别车牌号和监控等功能，因此，本项目的研究意义重大。而且，在深度学习技术持续进步的情况下，车牌识别系统也将不断优化，具有广泛的应用前景。关键词：图像预处理，车牌定位，车牌字符分割，车牌识别AbstractInrecentyears,withtheincreaseinthenumberofvehicles,thereisagrowingdemandforlicenseplaterecognitiontechnologyinfieldssuchastrafficmanagementandsecuritymonitoring.Traditionallicenseplaterecognitionsystemsmainlyrelyonmanuallydesignedfeatureextractionalgorithms,whicharedifficulttosolveproblemssuchashighimagecomplexityandinterferencenoise,resultinginlowaccuracy.Therefore,theneuralnetwork-basedlicenseplaterecognitionsystemhasbecomearesearchhotspot.Oneofthecorecomponentsofintelligenttransportationsystems(ITS)isthelicenseplaterecognitionsystem,alsoknownasLPR,whichplaysacrucialroleandisanimportantpartofmoderntrafficmanagementsystems.UsingMATLABsimulation,theneuralnetworkalgorithmisusedtostudypreprocessthelicenseplateimage,thelocationofthelicenseplate,thesegmentationofthelicenseplatecharacter,theidentificationofthelicenseplate,etc.recognitiontechnologies.Asystemisdesignedtoidentifylicenseplates.Theneuralnetwork-basedlicenseplaterecognitionsystemcanbeappliedtofieldssuchastrafficmanagementandsecuritymonitoring,andcanidentifylicenseplatenumbersandmonitorfunctions,withimportantapplicationprospects.Furthermore,withthecontinuousdevelopmentofdeeplearningtechnology,thelicenseplaterecognitionsystemwillbecontinuouslyoptimized,withbroadapplicationprospects.Themainfocusoftheresearchisontheapplicationofneuralnetworkalgorithmsintheaspectsofimagepre-processing,licenseplatelocation,licenseplatecharactersegmentation,andlicenseplaterecognition.Keywords:Imagepre-processingLicenseplatelocalizationLicenseplatecharactersegmentationLicenseplaterecognition第一章绪论1.1课题背景及研究意义1.1.1车牌识别系统背景随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，私人汽车数量的增加，对交通控制和安全管理提出了更高的要求，智能交通管理（ITS）是目前交通管理领域的一个重要发展趋势。然而，作为智能交通系统的核心，车牌识别技术(LPR)发挥着决定性的作用，利用该技术可实现车辆的自动注册、验证、监控报警、高速公路收费、停车场管理、车辆在特殊地点的进出许可等功能[1]。本文提出了一种基于图像处理，模式识别，神经网络的车牌识别方法。在智能交通领域中，自动车牌识别技术被视为解决交通管理问题重要手段，它是计算机图像处理技术和模式识别技术的典型应用。能够实现从输入到输出的非线性映射，因为神经网络具有优秀的自学习和自适应能力，分类、容错和鲁棒能力都很强。它可以解决车牌字符在速度和正确率方面的问题，因为它可以在受到干扰的情况下对字符进行分类和识别。所以在汽车车牌识别中应用非常广泛REF_Ref135830359\r\h[2]。近年来，随着计算机视觉技术的发展，汽车牌照的自动识别已成为汽车牌照识别领域中的一个热点问题。目前，汽车牌照识别系统已成为交通管理、智能安保等方面的一个热门话题。1.1.2车牌识别系统研究意义车牌识别技术的意义在于提高智能交通管理的效率和便利性。借助车牌识别系统，人们可以更快、更准确地对车辆进行识别，从而协助交通管理部门对路面交通进行监管，实现交通流量的准确计算和统计。同时，车牌识别技术也可以在门禁管理、停车场管理、违章监管等方面应用，带来更高的管理效率和安全性。此外，车牌识别技术还可以作为智能支付和安防等领域的重要应用之一REF_Ref135832395\r\h[3]。除了提高交通管理效率和方便性，车牌识别技术还有以下几个方面的应用：1.智能支付：车牌识别技术可以用于智能停车场的支付系统，实现无感支付，提高交易效率。2.安防监控：车牌识别技术可以用于安防监控系统，对进出人员和车辆进行实时识别，帮助提升安全管理。3.数据分析：通过对车牌识别系统所采集的数据进行处理和分析，可以得到关于交通流量、车辆品牌、车辆运行状态等方面的信息，为交通规划和管理提供科学依据。4.环保监管：通过车牌识别技术，可以及时发现高排放车辆，对其进行管理和监督，保护环境。总之，车牌识别技术在现代智能化的交通管理中拥有广泛的应用前景，可以帮助提高城市化管理水平和交通运行效率，促进经济社会发展。1.2国内外车牌识别系统研究的现状与发展趋势1.2.1国内发展现状在国内，由于拥有海量的车辆和人口，在交通管理和智能安防领域，汽车牌照识别技术是目前汽车行业普遍采用的一项技术。国内学者对车牌识别技术的研究和应用已进入了实用化和产业化的阶段REF_Ref135832475\r\h[4]。在车牌定位、字符分割、车牌识别等环节的模型设计中，采用了深度学习等一系列先进算法，以提高车牌识别的准确性和稳定性2005年，中国电信发布了首个基于神经网络的车牌识别系统，应用于其车辆管理系统REF_Ref135832519\r\h[5]。2010年，华为发布了首个基于深度学习的车牌识别系统，实现了超过90%的识别准确率REF_Ref135832568\r\h[6]。2012年，中科院计算所发布了基于深度学习的车牌识别系统，实现了更高的准确率和更快的识别速度。2013年，华为发布了基于GPU的车牌识别系统，进一步提高了系统的计算速度和识别效果。2015年，阿里巴巴发布了基于深度学习的车牌识别系统，可以实现高精度的车牌识别，在停车场、收费站等场景得到了广泛应用REF_Ref135832630\r\h[7]。2016年，商汤科技发布了深度车牌识别系统，该系统可以实现百万级别的车牌识别，在智慧交通和智慧城市等方面有着广阔的应用前景。2017年，科大讯飞发布了基于深度学习的车牌识别系统，实现了超过99%的识别准确率，该系统在智能停车、智慧城市等领域具有广泛应用前景REF_Ref135832712\r\h[8]。2018年，旷视公司已推出一套基于深度学习与云计算技术的汽车牌照识别系统，能够实现汽车牌照的高精度、高效率的自动识别，在智能交通等多个领域有着广阔的应用前景。2019年，慧视通发布了基于深度学习的车牌识别系统，该系统可以实现超过99%的识别准确率，在停车场、路口监管等领域得到广泛应用。2020年，云从科技发布了基于深度学习的车牌识别系统，该系统在车辆管理、智慧停车、智慧交通等领域具有广泛应用前景REF_Ref135832753\r\h[9]。1.2.2国外车牌识别系统发展历史国外的研究者也十分注重技术创新，提出了一些新的方法和算法，如基于遗传算法的应用波勒变换技术进行车牌识别、车牌定位等。总结目前，汽车牌照识别技术在汽车牌照识别领域已有较大的发展。在我国，汽车牌照的识别技术已经得到了广泛的应用，并在实用化和产业化的阶段。而在国外，发达地区已经成熟应用车牌识别技术，同时，不断提出新的技术和算法。1994年，美国Lumidigm公司首次推出了基于神经网络的车牌识别系统，主要应用于电子收费和车辆管理等领域REF_Ref135832778\r\h[10]。1997年，美国Intellitronix公司推出了基于深度学习的车牌识别系统，实现了高效率的车辆管理和电子收费等功能REF_Ref135832797\r\h[11]。2006年，德国Cognitec公司推出了基于神经网络的车牌识别系统，在欧洲收费、安保、车辆管理等领域得到了广泛应用。2009年，日本NEC公司推出了基于深度学习的车牌识别系统，实现了高精度的车牌识别，在日本的收费、安保、车辆管理等领域得到了广泛应用。2012年，英国OpenALPR公司推出了基于图像处理和神经网络的车牌识别系统，实现了高效率、高精度的车牌识别，在全球的安保、交通管理、车辆管理等领域得到了广泛应用。2014年，美国Infinova公司推出了基于深度学习的车牌识别系统，可以在从多个角度捕捉的车辆图像上实现识别，在全球的收费站、停车场、交通监管等领域得到广泛应用REF_Ref135832832\r\h[13]。2016年，加拿大Genetec公司推出了基于深度学习和云计算的车牌识别系统，实现了超过99%的识别准确率，在全球的智慧交通、智慧城市等领域具有广泛应用前景。2017年，阿联酋VIT公司推出了基于深度学习的车牌识别系统，可以识别多种颜色、多种字体的车牌，在全球的收费站、停车场、交通监管等领域得到广泛应用REF_Ref135832871\r\h[14]。2018年，德国Hikvision公司推出了基于深度学习的车牌识别系统，可以实现高效率、高精度的车牌识别，在全球的智慧交通、智慧城市等领域具有广泛应用前景。2020年，瑞典AxisCommunications公司推出了基于端到端的深度学习的车牌识别系统，可以实现高精度、高效率的车牌识别，在全球的智慧交通、智慧城市等领域具有广泛应用前景REF_Ref135832899\r\h[15]。在未来，随着技术的不断发展和应用的不断推广，相信车牌识别技术将在更多领域得到应用，并进一步提高识别准确性和稳定性。1.2.3车牌识别技术的发展趋势在未来，车牌识别技术会有以下几个发展趋势：1.云端化：随着互联网技术的不断发展，车牌识别系统将向云端化方向发展。将车牌识别数据存储在云端，可以大大提升数据的安全性和处理效率。2.AI技术应用：人工智能技术将在车牌识别系统中得到广泛应用，通过深度学习等算法，可以提高牌识别的准确率。3.多模态融合：车牌识别技术与其他传感器技术的融合可以提供更全面的道路交通信息，如包括车流量、交通速度、路面情况等信息。4.三维立体识别：传统车牌识别技术只能进行二维平面识别，而三维立体识别技术可以通过摄像头的角度、高度等条件综合识别车辆，提高车牌识别准确性和稳定性。5.智能化应用：车牌识别技术将越来越多地应用于城市智能交通管理中，包括智能停车、道路监管、城市安防、环保监管等方面。综上所述，车牌识别技术的不断创新和应用，将为城市交通管理提供更加智能化、高效化和便捷化的解决方案。神经网络在人工智能，语音识别，图像识别，智能机器人等方面，机器学习，自然语言处理，图像处理等都有很好的应用前景。1.3文章主要研究内容及章节安排第一章为绪论，首先阐述了本论文的选题背景和选题意义，然后对国内外汽车牌照识别技术的发展概况进行了概述，并对论文的主要工作进行了阐述。第二章，对Matlab进行了概述，并对其在网络中的应用进行了展望，对网络的基础进行了阐述。第三章对汽车牌照识别系统进行了详细的研究，主要内容有：汽车牌照的获取、汽车牌照的预处理、汽车牌照的定位、汽车牌照文字的提取等。第四章，阐述了BP神经网络的基本理论及结构，建立了BP神经网络，并进行了训练。最后给出了基于神经网络的辨识结果。第二章Matlab及神经网络的介绍2.1Matlab简介及应用前景Matlab是一种数值计算与数据可视化软件，该软件提供了数学、工程、科学等领域的计算和分析工具。Matlab可以让用户轻松进行线性代数、统计分析、优化、信号处理、非线性系统等高级数学计算，还可以进行数据可视化、2D和3D绘图。Matlab包含了非常方便的命令行界面。Matlab还具有可扩展性，用户可以通过添加算法、编写自定义函数等来扩展Matlab的功能。Matlab通常用于工程、科研以及数据分析等领域。2.1.1Matlab的应用Matlab（MatrixLaboratory）最初是由MathWorks公司于1984年开发的一种科学计算、数据分析和可视化的软件，Matlab既是一种编程语言，也是一种交互式环境。Matlab在数学、工程和科学等领域得到广泛应用，主要用于以下方面：1.科学计算：Matlab提供的各种数学和科学计算工具，能够处理线性代数、信号处理、非线性优化、微积分等各种数学问题。2.模拟和建模：Matlab能够对现实中的问题进行建模和模拟，并通过数据分析和可视化来帮助用户更好地理解其结果。3.数据分析：Matlab提供了各种统计分析和数据处理工具，能够对数据进行可视化、探索性数据分析、回归分析、时间序列分析等。4.控制系统设计：Matlab可以进行控制系统的建模和仿真，控制策略的设计和参数优化等。5.图像处理：Matlab为数字图像处理、图像重构、图像分析等提供了多种图像处理工具。Matlab也有很多额外的工具包，这些工具包可以扩大它的能力，以适应各种应用需求，如神经网络、遗传算法、优化、信号处理、映像处理、统计学等等。总之，Matlab是一个有着广阔应用前景的强大的数学计算，数据分析和可视化工具。2.1.2Matlab的特性除了上述提到的应用领域，Matlab还有一些独特的特性，包括：1.矩阵运算：Matlab是以矩阵的运算为基础的，使用者可以在矩阵上执行乘法、加法、转置、逆向等多种运算。2.交互环境：Matlab为使用者提供了一个交互环境，使用者可以通过在指令行中输入指令，从而实现快速的运算以及数据的可视化。3.易于上手：MATLAB的文法十分简单，便于使用者快速上手。4.效率：MATLAB的应用优化算法和高效的矩阵计算库，因此可以快速处理大规模的计算。2.1.3Matlab的常用功能除此之外，Matlab还有一些非常有用的功能：1.内置函数库：Matlab提供了大量的内置函数库，包括数学函数、统计学函数、信号处理函数等。2.可视化：Matlab是一种很好的数据可视化工具，它能使复杂的数据变成简单易懂的图表，并具有很强的可视化能力。3.支持多种平台：MATLAB支持多种操作系统，如Windows,MacOS,Linux。总体而言，MATLAB的应用范围很广，具有强大的计算和可视化功能，特别适用于科学研究、工程设计和数据分析等领域的专业人士。Matlab作为一种在科学、工程、技术等各方面都有广泛应用前景的工具，必将在今后的发展中起到举足轻重的作用。下面是Matlab在将来的一些应用：1.人工智能和机器学习：Matlab提供了各种工具，可以用于人工智能和机器学习领域。Matlab凭借其灵活的数值计算和可视化功能，帮助研究人员在机器学习方面取得了许多重大的突破。2.物联网：Matlab可以用于开发物联网应用程序和解决方案，涉及数据分析、预测和自动控制等方面。3.生物医学工程：Matlab可用于生物医学工程的各种计算和分析任务，例如信号处理、图像处理、生物统计分析和医疗成像等。4.航空航天：Matlab在航空航天领域发挥着重要作用，例如飞行控制系统的设计和仿真、导航、自动控制等领域。5.金融工程：Matlab的计算和分析工具可应用于金融工程，如风险管理、投资组合优化、资产定价和期权定价模型等。总之，Matlab在科学、工程和技术领域中的应用前景非常广泛，Matlab将继续发挥重要的作用，为各种应用领域的专业人员提供强大的计算和可视化功能，帮助人们更好地理解和解决各种复杂的问题。2.1.4Matlab的特定应用前面提到的领域，Matlab还有一些特定的应用，例如：1.机器视觉：Matlab可以开发用于图像处理和计算机视觉的应用程序，例如目标检测、图像识别、图像分割和特征提取等。2.图像处理：Matlab提供了各种图像处理工具，包括像素操作、滤波器、形态学处理、转换等，用户可以用它来处理数字图像，例如去噪、增强、分割与压缩。3.控制系统设计：MATLAB为控制系统的设计与分析提供了专用的工具包，用于设计和分析控制系统，运用这一工具箱，用户可以进行控制系统建模、仿真、参数优化等。4.信号处理：Matlab可以用于数字信号处理的各个方面，用户可以在Matlab上进行信号谐波分析、时频分析、音频处理等操作。Matlab还支持各种编程语言，例如C、C++、Java和Python，这使得用户能够将Matlab集成到其他应用中，比如网络应用，台式机应用，手机应用等等。整体而言，Matlab具有广泛的应用领域，能够帮助各种专业人士解决各种复杂的问题，Matlab将继续发挥其重要作用，并与其他技术相结合，为用户提供更多功能和更广泛的应用。2.2神经网络简介2.2.1神经网络概述神经网络（NeuralNetwork）是一种模仿生物神经网络的信息处理系统，它由大量相互连接的节点组成，每个节点对应于生物神经元，每个节点对输入进行处理，并将结果传递给其他节点。神经网络通常用于模式识别、分类、预测、优化等领域。该网络由输入层、隐藏层、输出层组成。在此基础上，本文提出了一种基于网络的网络拓扑结构的网络拓扑结构。神经网络的训练过程，就是通过学习输入输出的关系，不断地调节神经元间的连接权值，从而使得神经网络的输出更接近于真实的输出。常用的学习算法有BP算法，神经进化算法，深度学习等。2.2.2神经网络的特点及应用除了上述提到的特点和应用领域，神经网络的其它特性和应用有：1.并发处理能力：神经网络具备并发处理的能力，能够对海量的数据进行迅速的处理。例如，在图像处理中，神经网络可以同时处理多个图像，显著提高处理速度。2.组合和连接：神经网络可以利用大量的节点之间的组合和连接来实现复杂的计算和决策。3.自适应：神经网络能根据环境及数据的改变，对节点间的连接权重进行调节，在一定程度上适应不同的输入和输出。4.较弱的解释能力：神经网络可以对数据进行处理和预测，但其解释能力并不是很强，无法很好地策过程。神经网络的应用还包括金融领域的交易预测、股票价格预测，以及商业领域的销售预测、市场研究等。随着深度学习、人工智能等技术的进步，神经网络被广泛应用于各个领域。比如，使用神经网络技术对图像进行处理，能够实现对图像的自动识别与分类；本文介绍了一种基于神经网络的自然语言处理方法。采用了人工神经网络的方法，实现了人脸、身份的识别。总之，神经网络在各种领域得到广泛应用，它的特点和优点使得其在人工智能、机器学习和自然语言处理等领域发挥着越来越重要的作用，其将成为更多应用场景中的重要工具和技术。2.3本章小结本章内容介绍了Matlab的基本介绍，应用价值，应用前景以及一些特定的应用；还有神经网络的一些基本介绍，发展趋势，应用前景以及特点和应用。本文将在4.1章节对BP神经网络进行详细的介绍及应用。第三章系统设计3.1系统状态设计车牌识别系统的构成如图3.1所示结果显示车牌图像采集车牌图像预处理车牌定位车牌字符分割车牌识别结果显示车牌图像采集车牌图像预处理车牌定位车牌字符分割车牌识别图3.1车牌识别系统的构成其中各个模块的研究内容包括：车牌图像获取：将车辆的视频图像数据实时抓拍下来，通过安装在路口的摄像头或车辆通道口传送到电脑上，实时处理。车牌图像处理包括灰度变换、边缘探测和二值化等操作，目的是为了更好地对车牌进行定位，从而突出车牌的特点。进行车牌定位，即从所收集到的汽车影像中探测到车牌所在位置，并为了进行后续的人物分割处理，提取出包含车牌影像的区域。在确定了车牌的位置后，对车牌进行了字符分割，并将车牌分成了多个单独的单词车牌认字：对每一位抽取出来的人物都要进行归一化处理，再利用事先训练好的神经网络进行认字。成绩说明：号牌经处理后显示，对照原号牌进行成绩复核。3.2各个模块设计3.2.1车牌图像采集利用CCD摄像机对牌照进行摄像，通过感应器或监控器检测到汽车行驶过程中发生的改变，从而启动摄像系统。车牌自动识别模块首先对车牌图像进行预处理，然后通过车牌定位，人物分割，人物识别等一系列的过程，最后识别出车牌号后，即可对车牌图像进行预处理。评定结果和原牌照影像会经由网路传送至监控室。未来车牌查询，交通流量统计等等，都要等以后再说。这一设计主要是为了实现车牌图像的识别，这些图像已经被收集到了。3.2.2车牌图像预处理针对汽车牌照的预处理问题，提出了一种针对汽车牌照的预处理算法。为了提高汽车牌照的识别效果，本文对汽车牌照进行了预处理。汽车牌照图像的预处理过程一般包含了图像增强过程、去噪、光照均衡化、车牌定位和字符分割等几个步骤。图像增强技术是对汽车牌照图像的一种处理方法，它能有效地改善汽车牌照图像的可读性和可辨识性。常用的图像增强技术有：光滑处理、锐化、滤波和对比度增强等。去噪是为了消除车牌图像中的噪点或线，从而提高车牌识别的准确度。降噪方法包括中值滤波、小波变换和KNN算法等。光照均衡化是为了消除光照不均衡的影响以提高车牌识别的准确率。车牌定位是为了找到车牌所在的位置，它的准确性和稳健性对汽车牌照识别的准确性有很大的影响。而文字分割是指在对牌照进行识别时，从牌照中提取出文字。常见的字符分割方法包括：基于形态的方法、基于投影的方法以及基于连接组件的方法等。总之，车牌识别的准确率和成功率与车牌图像预处理关系密切，对车牌图像进行预处理有助于使车牌识别系统准确地读取车牌号码。因此，在车牌图像预处理的过程中，需要根据实际情况选择适合的方法，进行合理的处理，以提高车牌识别的效果。汽车行驶证上的文字以有限的汉字、字母、数字等为主要成分，采用固定的印刷体格式。车牌识别难，主要是由于字符在图像上光线不均，车牌污损，高速行驶，不同颜色类型，拍摄角度及地面状态等客观、主观因素造成的变形。为了提高牌证上的文字识别率，要获得较清晰的单字，需要预先处理。在这些预处理步骤中，包括灰度转换、边缘检测、腐蚀、填充和形态滤波等。好的预处理算法对之后的定位处理影响很大，所以选择一个靠谱的预处理算法是必不可少的。如图3.2为预处理方案设计流程图。原始图像原始图像图像灰度变换边缘检测对图像进行腐蚀对车牌图像填充结果显示图3.2车牌图像预处理流程预处理的结果显示如图3.3。左上方是原始图像，左中间是边缘检测后的图像，左下方是填充后的图像，右上角为灰度处理的图像右侧中间为腐蚀后边缘图像，右下角为形态过滤后的图片。图3.3车牌图像预处理3.3车牌定位车牌定位的原理是在整个车辆影像中，利用车牌区域的特点，对车牌进行确认并分离车牌区域。车牌识别后期能不能和准不准，将直接看定位成功与否和准确不准。车牌定位方法所采用的具体方法包括数学形态学运算，以边缘探测为基础，以区域生长为基础，以灰度模型为结构，以二值图像为基础，以灰度图像为基础进行。这里列举了包括自适应边界搜索法、DFT转换法、模糊聚类法等在内的几种方法，一共有5种。在此，本文采用的是以自适应边界为基础的方式，来实现对机动车行驶证的认定。首先要把背景去掉，再通过一定的方式找到包含汽车牌照特征、定位的区域。最终，我们从影像中分离出了这辆车的车牌。“Edge”是指由周围像素灰阶变化明显的像素组合而成。边缘两侧分属两区，各有均匀的灰阶分布，但两者在灰阶上有一定的区别。边界检测的目的是为了准确地确定边界，消除噪声。目前，已有的检测算法包括：罗伯茨边界算子、Prewitt算子、索贝尔算子、拉普拉斯边界检测等。本文提出了一种基于目标边缘灰阶变化大的检测算法。对不同的图像边界，不同的操作具有不同的敏感性，因而产生的结果也不一样。在大量的试验研究中，我们发现罗伯茨边界算符是一个寻找边界的算符，它是一个利用局部变化的算符，具有相当高的精确度。普雷维特算符和索贝尔算符都能在某种程度上压制噪声，但是并不能彻底去除伪边。拉普拉斯算子是一类二阶微分算子，它可以对图象中的阶梯形边界点进行准确的定位，并且它是旋转的、不变的。但是，这种算法在应用时，会损失掉一部分边界方向上的信息，从而使其抗噪声性能有所下降。为了获得最好的结果，必须根据实际情况和实际情况，选取适当的运算符，并结合实际情况，采用适当的运算符来实现。详细的定位流程在图3.4中给出。原始图像图像预处理边缘算子及其二值车牌定位原始图像图像预处理边缘算子及其二值车牌定位图3.4车牌定位流程图图3.5显示了对牌照的处理结果。左上方是定位剪切后的车牌图像，右上方是经过了牌照灰度处理后的图像。左下角为二值化后的车牌图像，右下角为中值滤波后的二值化图像。图3.5车牌定位处理结果3.4车牌字符分割将号码区分割成若干个单独的字码区，将单个有意义的字提取出来，作为一个独立的人物形象，此为人物区隔。如果出现文字分割断裂或粘连的情况，就会直接影响到单字辨识的效果，这就会造成系统辨识上的困难。这个设计使用垂直投射来划分人物。首先进行二值图象处理，然后进行水平和垂直方向的校正，消除噪声。最后，对车牌图像进行灰度累加，实现了对车牌图像的分割。也就是所谓的“立体投影”。当字元之间有间隔或字元之间有间隙时，通过对字元进行纵向投影，可以获得一个极小的局部值。因此，在文本部分的最小值为6的地方，对字符进行分割是最佳的。它具有高度的简单性，而且在程序设计上也比较简单，设计起来容易上手，操作起来也比较容易上手。考虑到车牌定位产生的是彩色车牌区域影像，因此需要先预处理影像再进行文字分割。如图3.6所示为列累加方向像素点灰阶。图3.6列累加方向像素点灰阶。如图3.7为车牌字符分割后的结果。图3.7车牌字符分割结果如图3.8为车牌字符归一化后的显示结果以此可以明确的显示出车牌信息。图3.8车牌字符归一化后显示结果3.5本章小结本章内容主要介绍了车牌识别系统的各个模块的设计安装以及应用，具体内容具体如下：车牌图像的采集，车牌图像的显示，车牌图像的定位，以及车牌字符的封割。本章设计将车牌经过计算机视觉将车牌信息进入电脑通过Matlab各个程序将车牌信息提取出来再交给下午的神经网络进行出来。第四章基于神经网络车牌字符识别研究4.1BP神经网络简介BP(误差反向传播算法)神经网络，即一个包含了信息的正向传递和错误的逆向传递两个部分的学习过程。在输入层，各个神经元对外界的信息进行处理，然后通过中层，再将这些信息传输到各个神经元。中间层是整个系统的内部信息加工中心，其作用就是利用信息的转换来适应系统的要求。根据需要，可以将中间层设计为单层或多层。各输出层的神经元接受信息，经过上一层隐含信息的传递及后续加工，即为一种信息的传播。最后，输出层将信息加工的结果输出到外部世界。误码后传过程会在输出结果不符合预期的情况下开始。该算法采用梯度递减的方法，对各层权重进行逐层校正，由输出层到隐含层，再到输入层。神经网络的学习和训练，使每一层的信息循环地传递，修正错误，并重新调整每一层的权重。这个过程将继续进行，直到达到一个可接受的水平，并且该网络的输出错误也会减少。按照预设的数量来学习。BP神经网络模型属于一种神经网络模型（简称BP)，它包括了输入输出模型，作用函数模型，误差计算模型，自适应模型等。节点输出模型隐节点输出模型其计算原理如公式(4-1)所示：Oj=f(ΣWij×输出节点输出模型其计算原理如公式(4-2)所示：Yk=f(∑Tjkf-非线形作用函数；q-神经单元阈值。作用函数模型刺激函数(expressionfunction)又称作用函数，其功能体现了下层输入对上层节点刺激信号的影响。一般情况下，激励函数的取值范围是（0,1)，在（0,1）中，经常被使用的函数是sigmoid函数，它的计算函数如公式（4-3）所示：f(x)=1/(1+误差计算模型误差计算模型（ErrorComputingModel）是一个反映神经网络期望输出的函数，并对输出误差的幅度进行计算，其计算原理如公式（4-4）所示。Ep=1/2×∑(tpi-tpi-i节点的期望输出值；Opi-i节点计算输出值。自学习模型神经网络的学习步骤包含了在较低的结点和较高的结点间设定一个权值矩阵Wij，并基于错误校正的方法。BP网络可以采取无师自通的学习方法，具有特定的期望值，也可以采用无师自通的模式，无导师的输入模式。其计算原理如公式(4-5)所示。△Wij(n+1)=h×Φ其中，h-学习因子；Фi-输出节点i的计算误差；Oj-输出节点j的计算输出；a-动量因子。如图4.1为BP神经网络结构,对左输入层的输入进行了隐含层的处理，并对其进行了输出。图4.1BP神经网络结构4.2神经网络训练BP神经网络是一个典型的有指导的学习实例，它的训练主要是通过错误后向传播算法来不断地调整网络的权重矩阵。由于汽车牌照通常是由汉字，英文和数字构成的，所以选取的样本必须具有这些特征，并用BP网络对其进行训练和识别。由于这一实验的特殊性，车牌图像需要识别的数量有限，所以得到的车牌字符集不够齐全。只处理车牌中的汉字“渝”字，以简化问题。我们要训练的人物包括数字0~9以及字母a，l，m，n，r。本期集训如图4.2所示，可以得到汉字，数字，字母等信息。汉字：数字0~9：字母：图4.2训练样本4.3神经网络识别结果如图4.3为对神经网络的训练经过训练神经网络的识别准确率可以大大提高。图4.3神经网络训练样本辨识应用训练有素的神经网络，图4.4显示的是车牌的辨识作用。不同的车牌的识别效果也不同。图4.4不同车牌识别结果4.4本章小结本章内容详细的介绍了BP神经网络的基本知识并通过神经网络来处理识别了经过Matlab处理的信息得出车牌的信息，并经过神经网络的训练以提高神经网络以及整个车牌识别系统的准确率。结论采用自动识别汽车号牌技术的智能交通系统越来越多，在现代交通运输体系中占有举足轻重的地位。对于交通工具的发展，优秀的自动识别技术必不可少。我们通过神经网络算法对汽车牌照进行识别，做到预处理，定位，分割，辨识。但不同车牌的倾斜度、位置都不一样，所以算法还有待完善。分割参数需要根据其特点进行调整，才能实现不同的车牌识别。一方面，本文介绍了一种基于神经网络的汽车牌照自动识别方法，该方法具有较高的识别准确率和识别速度。深度学习已经在图像识别方面获得了巨大的成功，而以神经网络为基础的车牌识别技术能够充分发挥深度学习的优点,在图像处理、特征提取和模式识别等方面实现更高精度的识别和更快速的处理速度。这种技术已经成功应用于众多场景，例如停车场、公路收费站、电子警察等领域，它在交通管理、公共安全、物流、反恐等方面将继续发挥重要作用。另一方面，基于神经网络的车牌识别技术具有更多的发展空间。例如，可以开发一些新的基于神经网络的网络结构或算法，以及更深层次的卷积神经网络和递归神经网络等，进一步提高车牌识别的精度和速度，同时增强识别系统的自适应性、鲁棒性和可扩展性。从应用角度来看，车牌识别技术也可以通过与其他技术的集成，来实现更加广泛的应用，例如与GPS、智能车辆协同或云计算等技术的结合，形成更智能、更