基于神经网络的车牌照字符识别改进方法研究.doc
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1、-西 南 交 通 大 学毕业设计(论文)基于神经网络的车牌照字符识别改进方法研究年 级: 学 号: 20052295 姓 名: 专 业: 自动化(交通信息工程及控制方向) 指导老师: 二零零九年六月院 系 信息科学与技术学院 专 业 自动化(交通信息工程及控制) 年 级 2005 级 姓 名 题 目 基于神经网络的车牌照字符识别改进方法研究 指导教师评 语 指导教师 (签章)评 阅 人评 语 评 阅 人 (签章)成 绩 答辩委员会主任 (签章) 年 月 日 毕 业 设 计 任 务 书班 级 交控1级 学生姓名 周波 学 号 20052295 专 业 自动化(交通信息工程及控制) 发题日期:20
2、09 年 1 月 1 日 完成日期:2009 年 6 月 15 日题 目 基于神经网络的车牌照字符识别改进方法研究 题目类型: 工程设计 技术专题研究 理论研究 软硬件产品开发一、 设计任务及要求 车牌照识别是智能交通系统的一个重要课题,在车辆管理、不停车收费等系统中有广泛应用。目前,基于神经网络的字符识别技术在车牌照识别领域中已经得到比较普遍的应用,但是由于车牌字符识别算法的相对复杂性,因此我们需要设计一种改进算法来提高车牌照识别系统的鲁棒性和实时性。具体要求如下: 1. 对输入的字符图像(包括数字和英文字母)进行字符特征提取 2. 通过神经网络方法训练样本和自学习,识别字符并给出结果 3.
3、 设计一种改进算法以提高字符识别的精确度和快速性 4. 输入图像中可以含有多个数字和字母 5. 每张图片的处理时间不能大于1S 二、 应完成的硬件或软件实验 1. 利用MATLAB或VC+编程实现车牌照字符的识别技术 2. 设计一个人机交互界面能输入车牌照字符图像并显示字符识别的结果 三、 应交出的设计文件及实物(包括设计论文、程序清单或磁盘、实验装置或产品等) 1. 毕业设计论文(必须完全符合学校规范,内容严禁有丝毫的抄袭剽窃) 2. CD-R(含论文,程序,程序使用说明书,演示视频,盘面标注班级,姓名,专业,日期) 3.英文翻译按学校规定,导师无特殊要求 四、 指导教师提供的设计资料 1.
4、 研究报告介绍(包括课题背景、动机、内容、意义) 2. 计划说明书 3. 部分英文文献资料和Medialab LPR图像数据库 五、 要求学生搜集的技术资料(指出搜集资料的技术领域) 1. 本课题相关领域国内外重要论文及资料 2. MATLAB、C+编程指南 六、 设计进度安排第一部分 查阅相关资料,学习相关编程语言 (2 周)第二部分 编制程序并进行软件调试 (8 周)第三部分 撰写毕业论文 (5 周) 评阅及答辩 毕业论文修改和参加答辩 (1 周) 指导教师: 年 月 日系主任审查意见:审 批 人: 年 月 日注:设计任务书审查合格后,发到学生手上。 西南交通大学信息科学与技术学院 200
5、8年制摘 要车牌字符识别是智能交通系统的一个重要课题,在车辆管理、不停车收费等系统中有广泛应用。目前,基于神经网络的字符识别技术在车牌照识别领域中已经得到比较普遍的应用,但是由于车牌字符识别算法的相对复杂性,因此我们需要设计一种改进算法来提高车牌照识别系统的鲁棒性和实时性。字符识别是模式识别领域的一项传统的课题,这是因为字符识别不是一个孤立的问题,而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题。字符识别也是加快人机信息交流的有效手段。目前有许多资料以图书形式存在,如果用手工的方式进行录入的话,不仅效率地下,而且容易出错。在这种要求下,字符识别有了出现的必要。在这篇文章中主要是利用神经元网络控制
6、来实现对字符图像的处理,从而实现字符识别的功能。神经网络模式识别方法是近些年提出的新方法,为字符研究提供了一种新手段,它具有一些传统技术没有的优点:良好的容错能力,较强的分类能力,有并行处理能力和自学习能力。因而,采用神经网络识别方式是一种很好的选择。本文首先对字符图像进行预处理并提取出字符的图像特征;然后用神经网络方法对数字和英文字符进行识别,得出结果和显示出识别时间;最后提出一些改进算法以提高字符识别的精确度和快速性。 关键词:字符识别; 图像处理;特征提取; 神经网络AbstractThe character recognition of license plate is an impo
7、rtant subject of intelligent transportation system, and is used widely in the vehicle management system and electronic toll collection system. At present, the character recognition technology based on neural network has been used widely in the field of license plate recognition, but due to the relat
8、ive complexity of plate character recognition algorithm, we need to design an improved algorithm to improve the robustness and real-time ability of the license plate recognition system.Character recognition is a traditional subject in the field of pattern recognition, this is because character recog
9、nition is not a single problem, but a basic one which will be encountered in most subjects in the field of pattern identification. Character recognition is also an effective means to accelerate the process of man-computer communication. currently, at present ,there are lots of material in the books,
10、 and if they are inputted manually, it would be not only inefficient, but also error-prone. So, there is a need for the appearance of character recognition in this case. In this paper, neural network control is mainly used to achieve the purpose of character image processing, thus the function of ch
11、aracter recognition has been realized.The method of neural network pattern recognition is a new method brought up in recent years, and has provided a new means for character research. It has some advantages which traditional technology didnt have, such as good fault-tolerant capability, strong capab
12、ility of classification, parallel processing and self-learning. Therefore, its a good choice to adopt the method of neural network recognition. In this paper, firstly, character image was pre-processed and the image feature of character was extracted; then, by using the method of neural network reco
13、gnition, numbers and English characters were recognized and the result was obtained and recognition time was displayed. Lastly, some improved algorithms were introduced to improve the accuracy and rapidity of the character recognition.Keywords: Character recognition; Image processing; Feature extrac
14、tion; Neural network目 录摘 要IIIABSTRACTIV第1章 绪 论11.1 国内外研究现状及研究意义11.1.1 国内外研究现状11.1.2 研究意义31.2 研究内容及方法51.2.1 研究内容51.2.2 研究方法51.3 字符图像识别的总体方案设计51.4 本文结构安排6第2章 图像预处理82.1 引言82.2 图像灰度化82.3 图像二值化102.4 图像归一化112.5 图像的反色处理122.6 本章小结13第3章 基于神经网络的字符识别143.1 神经网络字符识别的过程143.2 BP神经网络模型和算法183.2.1 BP神经网络模型183.2.2 BP神
15、经网络学习算法183.3 神经网络算法改进223.4 本章小结23第4章 字符识别的时间分析性和精确度分析244.1 字符识别的时间分析性244.2 字符识别的精确分析26第5章 软件设计275.1 系统流程275.2 系统界面27结 论33致 谢34参考文献35第1章 绪 论1.1 国内外研究现状及研究意义1.1.1 国内外研究现状字符作为信息沟通与交流的重要载体,在人们的日常工作和生活中起着重要作用,因此字符识别技术成为人机交互界面研究的主要内容之一。字符识别是模式识别领域的一项传统的课题,它在现代日常生活的应用越来越广泛,比如汽车车牌牌照的自动识别系统、联机手写识别系统.字符识别由于应用
16、条件不同,解决的方法也各异。随着全世界的经济飞速发展,信息技术日新月异。人工智能等计一算机技术的迅猛发展使得信息的自动处理能力不断提高,并且广泛地应用于人们的生产和生活实际当中,极大地推动了人类的进步和社会的发展。随着人们生活节奏的不断加快,汽车的普及已经成为必然趋势,交通系统的管理能力也相应的需要极大的提高,所以车辆的自动管理即智能交通系统的开发就越来越成为社会现实中需要迫切解决的问题。在这个大背景下,基于计算机视觉的图像处理及模式识别技术就越来越得到人们的关注,这也为智能交通管理系统的深入研究并且早日进入实际应用领域提供了非常好的契机。车辆牌照自动识别系统已成为计算机视觉与模式识别应用的重
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