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 (2000年) - 安徽大学学报(自然科学版)" 本文介绍了2000年的一个研究项目，专注于使用神经网络技术进行汽车牌照自动识别。该系统是交通管理和智能交通系统中的关键组成部分，尤其在大型停车场管理和交通事故调查中有重要的应用价值。在车辆牌照识别领域，传统的处理方式依赖于色彩来定位车牌，但在低光照或夜间环境下效果不佳。因此，研究者提出了一种新的多层次分割算法，专门针对高分辨率的灰度图像，以提高在各种光照条件下的车牌定位准确性。 首先，系统通过摄像机捕捉包含汽车车牌的图像，然后利用多层次分割算法将车牌从图像背景中分离出来。这一过程考虑到了不同光照条件的影响，提高了识别的可靠性。接着，图像经过二值化和预处理，使得字符轮廓更加清晰，便于后续的字符分割。在这个阶段，研究者引入了一种称为“阴影掩膜技术”的方法，用于编码单个的英文字母和阿拉伯数字，减少输入到BP（Back Propagation）神经网络的节点数量，简化网络结构，提高识别效率。 BP神经网络是识别阶段的核心，它能够学习并识别出经过特征提取的字符。通过对训练样本的学习，网络可以适应各种字符样式和变形，实现高识别率。在本研究中，识别率达到了96%，这是一个显著的成就，表明了算法的有效性。 系统架构方面，当车辆通过检测点时，传感器触发系统拍摄车辆正面图像，并调整为固定尺寸（512x512像素）。整体系统流程包括图像摄取、分割、预处理、字符分割和神经网络识别，构成一个完整的自动识别流程。 这项工作由安徽省科委资助，反映了在21世纪初，科研人员已经开始探索深度学习和计算机视觉技术在交通领域的应用，为后来的智能交通系统奠定了基础。同时，它也强调了算法简洁性和实际应用中的鲁棒性，这是解决复杂识别问题的关键因素。