【摘 要】
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车牌识别系统是智能交通系统研究中的一个分支,由于其在公共安全、大型停车场管理系统、道路交通管理等方面具有重要的实用价值,正日益引起人们的重视,车牌自动识别系统的研
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车牌识别系统是智能交通系统研究中的一个分支,由于其在公共安全、大型停车场管理系统、道路交通管理等方面具有重要的实用价值,正日益引起人们的重视,车牌自动识别系统的研究正逐渐发展成为智能交通系统中的一个研究热点。车牌识别技术是一项应用范围非常广的技术,主要由车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别三个部分组成。本文对车牌识别技术中的车牌字符分割和车牌字符识别进行了深入研究,主要研究内容如下:1.通过对字符分割方法的研究,提出了一种车牌字符的分割方法——综合字符分割法。在对车牌图像进行中值滤波、去除车牌上下边框和铆钉后,利用综合字符分割法对车牌字符进行了较好的分割。2.通过对车牌字符识别常用方法的研究,在车牌特征提取及字符分类中引入了投影对称判断条件,将BP神经网络的方法运用到车牌字符识别中,并对传统方法进行了改进,提高了车牌字符识别的准确率。本文算法在Visual C++ 6.0环境下编程实现,并进行了调试、仿真。通过实验表明,采用该方法后,对易混淆的字符,如:“0”和“D”,“8”和“B”,“7”和“T”等都有较好的识别效果,使车牌字符识别的准确率提高到96%以上,识别速度缩短到每幅车牌0.65秒左右,使车牌识别的准确率和识别速度都得到提高。
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