神经网络车牌识别—论文

本人的毕业设计作品论文，学校评优的，经过本人细心探究，利用最新最强大的识别引擎神经网络作为核心，研发的车牌识别系统，系统代码没有附上，因为利益关系，有心人可以跟我联系lanjiancai@126.com，此为论文，给大家参考参考，评优的作品，质量有保障！ 这篇论文主要探讨的是基于神经网络的车牌识别系统，作者针对车牌定位和字符识别的关键技术进行了深入研究，并进行了改进。在当前社会，随着汽车数量的急剧增长，高效智能的交通管理系统显得尤为重要，而车牌识别系统正是其中的重要组成部分。本文旨在通过电子信息技术提升交通管理的效率和安全性，推动我国智能交通系统（ITS）的发展。 论文的核心在于神经网络的应用，特别是在车牌识别中的应用。神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，具有自我学习和适应能力，能处理复杂的数据识别任务。作者采用神经网络作为识别引擎，提升了车牌识别的准确性和效率。 在车牌定位方面，论文提出了一种改进方法，通过对车牌颜色的提取和再过滤，提高了车牌切取的准确性。这一方法首先通过颜色定位找到车牌可能存在的区域，然后通过过滤进一步确认车牌位置，减少了误识别的可能性。 字符识别是车牌识别的另一关键环节。作者采用了粗网格特征提取技术，以加快BP神经网络的识别速度并减少数据存储需求。BP神经网络是一种反向传播算法，用于训练多层感知器，以实现非线性映射。通过粗网格特征提取，可以降低网络的复杂度，使得网络训练更快，同时降低内存占用，提高识别效率。 整个双行车牌识别流程包括以下几个步骤：图像预处理，去除噪声并增强图像质量；车牌定位切割，确定车牌位置并将其从背景中分离出来；车牌区域预处理，优化车牌图像以利于后续处理；字符分割，将车牌上的字符分开；字符预处理，进一步调整字符形状以便于识别；特征提取，从每个字符中提取具有区分性的特征；最后是BP神经网络字符识别，利用训练好的神经网络对特征进行匹配，从而识别出字符。 论文的实验结果显示，该系统能有效地完成对国内单行车牌和双行车牌的切割与识别，表明了作者提出的改进方法在实际应用中的有效性。论文的贡献不仅在于提供了技术上的创新，还在于为后续的车牌识别研究提供了有价值的参考。 总结来说，这篇论文深入研究了基于神经网络的车牌识别系统，通过车牌颜色定位和粗网格特征提取等方法，提升了车牌识别的准确性和速度，对于现代交通管理系统的智能化有着积极的推动作用。