基于颜色与BP神经网络的车牌定位与识别系统研究

该毕业论文探讨的是"基于颜色和BP神经网络的车牌定位和识别系统"，它将焦点放在了智能交通领域的一个关键环节上。车牌识别作为现代交通管理系统的重要组成部分，其准确性对于提高道路管理效率和安全性具有重要意义。论文首先阐述了车牌识别研究的背景和价值，指出其在交通监控、车辆追踪和违章处理等方面的应用广泛。 在论文的核心部分，作者针对复杂的车牌定位问题，提出了结合颜色信息的BP神经网络定位算法。通过使用预先训练的蓝色底色库，网络能够有效地区分车牌背景与周围环境，从而准确地定位车牌区域。这一方法有助于提高定位的鲁棒性和适应性，尤其在背景干扰较大的情况下。 接着，字符分割技术是论文的另一关键技术。作者采用了改进的垂直投影算法，这种技术能够在保持高精度的同时，快速分割出车牌字符的位置，为后续的字符识别提供了清晰的基础。 字符识别是整个流程的关键步骤，作者利用BP神经网络进行字符识别。他们构建了一个包含34个字符的字符库，并通过训练使神经网络具备识别这些字符的能力。这样，系统就能够准确地识别出车牌上的字符，完成整个车牌的识别过程。 这篇毕业论文创新性地结合了颜色信息和BP神经网络，为解决车牌定位和识别中的实际问题提供了一种有效的方法。它不仅展示了作者对神经网络原理的理解和应用，也体现了他们在图像处理和模式识别领域的实践能力。通过深入研究和实验验证，论文为相关领域的研究者提供了有价值的参考。