神经网络在汽车牌照自动识别中的应用

"基于神经网络的汽车牌照自动识别.pdf" 这篇学术论文主要探讨的是基于神经网络的汽车牌照自动识别系统的设计与实现。系统的核心是利用多层次分割算法和神经网络技术来准确地识别汽车牌照上的字符，包括英文字母和阿拉伯数字。 在介绍部分，作者指出随着道路交通的发展，对汽车管理的需求日益增加，特别是汽车牌照的自动识别在交通管理和事故处理中具有重要意义。当前的方法主要依赖于颜色来定位车牌，但在低光照条件下效果不佳，尤其是在夜晚。因此，他们提出了一种适用于高分辨率灰度图像的多层次车牌照定位分割方法，旨在提高识别的准确性。 识别系统的工作流程大致如下：首先，由摄像头捕获包含汽车车牌的图像，然后通过图象分割技术提取车牌区域。接着，图像被二值化和预处理，进一步分割出单个字符。在字符特征提取阶段，研究者采用了13棍阴影掩膜技术，这一技术有助于减少进入反向传播（BP）神经网络的输入节点数量，简化网络结构，提高识别效率和实用性。 系统架构包含一个传感器，当车辆通过检测点时，传感器触发图像捕获。捕获的图像被调整为512×512像素大小，然后输入到后续的处理环节。整个流程如图1和图2所示，图1描绘了图像摄取过程，而图2展示了系统的整体结构。 论文中提到，该系统识别率达到了96%，这表明其在实际应用中具有较高的可靠性。研究得到了安徽省科委的资助，体现了其在科研领域的价值和应用潜力。 关键词涉及的领域包括计算机视觉、模式识别和图像分割，这些都是构建汽车牌照自动识别系统的关键技术。中图分类号TN911.73表明这是一篇关于信息技术和通信工程的文章，文献标识码A则表示这是一篇应用型的科学研究成果。 这篇论文详述了一个基于神经网络的高效汽车牌照自动识别系统，通过创新的图像处理和特征提取方法，解决了在不同光照条件下识别的难题，为交通管理和安全提供了有力的技术支持。