基于BP神经网络的车牌识别技术研究——车牌定位与字符分割

"本文车牌定位算法-使用cmwrun进行lte的信令自动化测试，神经网络 车牌识别，河北工业大学硕士学位论文，基于BP神经网络的车牌识别技术的研究" 这篇资源主要探讨了车牌识别技术，特别是在智能交通系统（ITS）中的应用。作者申瑾在导师唐红梅副教授的指导下，深入研究了数字图像处理和BP神经网络在车牌识别系统中的作用。 首先，论文关注了预处理阶段，特别是在空气质量差，如雾霾天气时，如何对图像进行有效处理。作者提出了一种基于暗原色先验的改进去雾算法，该算法能够更准确地恢复图像的真实色彩，尤其是在白色和明亮区域，相比原始的暗原色先验去雾算法，改进后的算法在去雾效果上有显著提升。 接着，论文聚焦于车牌的定位技术。传统的边缘检测和数学形态学方法在车牌有污渍或破损时可能无法准确定位，而基于彩色特征的方法在颜色相近时易出错。因此，作者采用了一种结合水平扫描和垂直投影的创新方法，通过分析图像中行扫描的灰度值波动，精确确定车牌的边界。具体来说，通过计算像素点灰度值的差异，寻找灰度值波动的峰谷，以此来识别车牌的边缘，确保至少有14个字符边缘的出现，从而确定车牌的水平区域。 然后，论文进入了字符分割阶段。作者利用车牌区域的先验知识，选择局部垂直投影法，有效地分割车牌上的字符，为后续的字符识别做准备。这种方法能更好地适应车牌的形状变化和字符间的紧密程度。 最后，BP神经网络被引入用于字符识别。BP（Back Propagation）神经网络是一种常用于模式识别和函数拟合的深度学习模型。作者设计了专门针对中国车牌的汉字网络、字母网络和数字字母网络，并对网络中的参数选择进行了深入讨论。这些网络能够分别识别汉字、字母和数字，从而实现完整的车牌字符识别。 整个研究展示了车牌识别技术从图像预处理、定位、字符分割到识别的全过程，强调了在不同环境条件下优化算法的重要性，以及如何利用神经网络提高识别的准确性和鲁棒性。这种技术在现代交通管理系统中有着广泛的应用前景。