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《基于神經(jīng)網(wǎng)絡的車牌照字符識別改進方法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、----西南交通大學畢業(yè)設計（論文）基于神經(jīng)網(wǎng)絡的車牌照字符識別改進方法研究年級:學號:20052295姓名:專業(yè):自動化（交通信息工程及控制方向）指導老師:二零零九年六月院系信息科學與技術學院專業(yè)自動化（交通信息工程及控制）年級2005級姓名題目基于神經(jīng)網(wǎng)絡的車牌照字符識別改進方法研究指導教師評語指導教師(簽章)評閱人評語評閱人(簽章)成績答辯委員會主任(簽章)年月日畢業(yè)設計任務書班級交控1級學生姓名周波學號20052295專業(yè)自動化（交通信息工程及控制）發(fā)題日期：2009年1月1日完成日期：2009年6月15日題目基于神經(jīng)網(wǎng)絡的車牌照字符識別改進方法研究題目類型：工程設
2、計技術專題研究√理論研究軟硬件產品開發(fā)一、設計任務及要求車牌照識別是智能交通系統(tǒng)的一個重要課題，在車輛管理、不停車收費等系統(tǒng)中有廣泛應用。目前，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的字符識別技術在車牌照識別領域中已經(jīng)得到比較普遍的應用，但是由于車牌字符識別算法的相對復雜性，因此我們需要設計一種改進算法來提高車牌照識別系統(tǒng)的魯棒性和實時性。具體要求如下：1.對輸入的字符圖像（包括數(shù)字和英文字母）進行字符特征提取2.通過神經(jīng)網(wǎng)絡方法訓練樣本和自學習，識別字符并給出結果3.設計一種改進算法以提高字符識別的精確度和快速性4.輸入圖像中可以含有多個數(shù)字和字母5.每張圖片的處理時間不能大于1S二、應完成的硬件
3、或軟件實驗1.利用MATLAB或VC++編程實現(xiàn)車牌照字符的識別技術2.設計一個人機交互界面能輸入車牌照字符圖像并顯示字符識別的結果三、應交出的設計文件及實物（包括設計論文、程序清單或磁盤、實驗裝置或產品等）1.畢業(yè)設計論文（必須完全符合學校規(guī)范，內容嚴禁有絲毫的抄襲剽竊）2.CD-R（含論文，程序，程序使用說明書，演示視頻，盤面標注班級，姓名，專業(yè)，日期）3.英文翻譯按學校規(guī)定，導師無特殊要求一、指導教師提供的設計資料1.研究報告介紹（包括課題背景、動機、內容、意義）2.計劃說明書3.部分英文文獻資料和MedialabLPR圖像數(shù)據(jù)庫二、要求學生搜集的技術資料（指出搜集資
4、料的技術領域）1.本課題相關領域國內外重要論文及資料2.MATLAB、C++編程指南三、設計進度安排第一部分查閱相關資料，學習相關編程語言（2周）第二部分編制程序并進行軟件調試（8周）第三部分撰寫畢業(yè)論文（5周）評閱及答辯畢業(yè)論文修改和參加答辯（1周）指導教師：年月日系主任審查意見：審批人：年月日注：設計任務書審查合格后，發(fā)到學生手上。西南交通大學信息科學與技術學院2008年制摘要車牌字符識別是智能交通系統(tǒng)的一個重要課題，在車輛管理、不停車收費等系統(tǒng)中有廣泛應用。目前，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的字符識別技術在車牌照識別領域中已經(jīng)得到比較普遍的應用，但是由于車牌字符識別算法的相對復雜性，
5、因此我們需要設計一種改進算法來提高車牌照識別系統(tǒng)的魯棒性和實時性。字符識別是模式識別領域的一項傳統(tǒng)的課題，這是因為字符識別不是一個孤立的問題，而是模式識別領域中大多數(shù)課題都會遇到的基本問題。字符識別也是加快人機信息交流的有效手段。目前有許多資料以圖書形式存在，如果用手工的方式進行錄入的話，不僅效率地下，而且容易出錯。在這種要求下，字符識別有了出現(xiàn)的必要。在這篇文章中主要是利用神經(jīng)元網(wǎng)絡控制來實現(xiàn)對字符圖像的處理，從而實現(xiàn)字符識別的功能。神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別方法是近些年提出的新方法，為字符研究提供了一種新手段，它具有一些傳統(tǒng)技術沒有的優(yōu)點：良好的容錯能力，較強的分類能力，有并行處
6、理能力和自學習能力。因而，采用神經(jīng)網(wǎng)絡識別方式是一種很好的選擇。本文首先對字符圖像進行預處理并提取出字符的圖像特征；然后用神經(jīng)網(wǎng)絡方法對數(shù)字和英文字符進行識別，得出結果和顯示出識別時間；最后提出一些改進算法以提高字符識別的精確度和快速性。關鍵詞：字符識別；圖像處理；特征提?。簧窠?jīng)網(wǎng)絡AbstractThecharacterrecognitionoflicenseplateisanimportantsubjectofintelligenttransportationsystem,andisusedwidelyinthevehiclemanagementsystemandele
7、ctronictollcollectionsystem.Atpresent,thecharacterrecognitiontechnologybasedonneuralnetworkhasbeenusedwidelyinthefieldoflicenseplaterecognition,butduetotherelativecomplexityofplatecharacterrecognitionalgorithm,weneedtodesignanimprovedalgorithmtoimprovetherobus
