車牌識(shí)別技術(shù)在電子警察系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著交通管理智能化的發(fā)展，電子警察系統(tǒng)的研究與建設(shè)越來越受到國(guó)家的高度重視。車牌識(shí)別系統(tǒng)作為電子警察系統(tǒng)的核心組成部分，直接影響到電子警察系統(tǒng)的產(chǎn)品質(zhì)量和工作效率。 本文討論了車牌識(shí)別系統(tǒng)中車牌定位、車牌字符分割、車牌字符識(shí)別等方面的相關(guān)算法及實(shí)現(xiàn)。在車牌定位過程中，本文采用了基于行掃描的車牌定位來確定車牌的水平上下邊界，采用基于垂直投影的車牌定位法尋找車牌的垂直左右邊界，從而定位出車牌區(qū)域；在字符分割的過程中，本文采用車牌字符

2、垂直投影法，獲得車牌字符的垂直投影，結(jié)合車牌字符的尺寸、位置等先驗(yàn)知識(shí)將車牌字符分割出來。在車牌字符識(shí)別方面，討論了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，針對(duì)目前國(guó)內(nèi)各城市陸續(xù)開放使用自定義車牌號(hào)，車牌序號(hào)中的數(shù)字字母組合不再有次序關(guān)系可遵循這一特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了漢字網(wǎng)絡(luò)，字母數(shù)字網(wǎng)絡(luò)2個(gè)子網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行車牌字符的識(shí)別。采用了行列每隔3個(gè)像素提取一個(gè)特征點(diǎn)的方法，對(duì)歸一化圖像進(jìn)行特征提取。 本文采用matlab進(jìn)行實(shí)驗(yàn)來實(shí)現(xiàn)相關(guān)算法。使用