车牌识别技术研究与应用

"这篇资源是一篇来自贵州大学2009年的硕士研究生学位论文，主题为‘车牌识别关键技术’，作者是李里，导师是王翰虎，专业为计算机应用技术，研究方向为数据库技术。论文探讨了车牌识别系统的各个核心组成部分，包括车牌定位、字符分割和字符识别技术，并提出了相应的优化算法。" 车牌识别技术是智能交通系统中的关键组成部分，其目的是自动识别车辆的车牌号码，提高交通管理效率。这篇论文详细阐述了以下几个方面： 1. 车牌定位：这是识别过程的第一步，涉及到图像的边缘检测、二值化以及灰度形态学等技术。边缘检测用于找到图像中的边界，二值化则将图像转换为黑白两色，便于后续处理。灰度形态学是对图像进行形态学操作，如膨胀和腐蚀，来清除噪声并突出车牌特征。此外，论文还讨论了基于颜色和纹理特征的定位方法，包括图像预处理、倾斜校正和车牌区域验证。 2. 车牌字符分割：在定位到车牌后，需要将车牌上的每个字符分离出来。论文介绍了基础的字符分割算法，并提出了一种改进的方法，包括预处理（如平滑滤波）、去除车牌边框以及字符分割算法本身。 3. 车牌字符识别：字符识别通常使用机器学习方法，如BP神经网络。论文中提到了字符的归一化（使字符大小一致）、特征提取（提取具有区分性的特征）以及基于BP神经网络的识别模型。这一部分详细讨论了如何训练和优化识别系统，以提高准确率。 4. 车牌识别系统设计：除了关键技术，论文还概述了整个车牌识别系统的设计原理、系统结构、主要功能以及采用的技术。系统开发实验环境的描述有助于理解实际实现的环境和条件。 5. 结论与展望：作者总结了研究工作，强调了研究成果对智能交通系统的重要性，并对未来的研究方向给出了展望，可能包括更高效的算法、更高的识别精度和更广泛的场景应用。 这篇论文提供了关于车牌识别系统全面而深入的见解，对于了解和改进车牌识别技术具有重要价值。通过这些技术，可以实现自动化交通管理，提高交通安全性，减少违规行为，并为大数据交通分析提供数据支持。