文档介绍：要摘本文应用线窗口、差分算子、��阕印⒛:��А⑹��翁�У燃际跏侄�割,应用神经网络感知机等技术解决了字符识别的问题,开发出实用的算法。在本文成功地解决了实时交通流中车牌识别的问题,所提出的算法准确、高效。“机动车牌照识别系统”���—����“���是北京市公安交通管理局主持开发的重大技术改造项目,其目的是实现北京市交通的智能管理。本文解决了实现该系统的关键技术问题,为该系统的实现铺平了完成了车牌的精确定位,应用水平投影、局部最小值等方法完成了车牌字符的分实际的车牌识别中,本文所提出的算法具有速度快,识别能力强的优点。常用的定位算法均是对全图进行处理,而在实时监控系统中这些算法根本不能满足实时的要求,本文所提出的粗定位算法大大减少了运算量,从根本上解决了这个问题。针对车牌字符图像的变形、非均匀光照、强噪声干扰等条件,本文提出了一种基于神经网络感知机的字符识别方法,该方法具有网络结构简单,识别速度快,抗干扰能力强,识别率高等诸多优点。并在文章的最后给出了几种最新算法,并且对后续工作的前景进行展望,提出了自己的观点。关键宇车牌识别;车牌定位;线窗口;差分算子:模糊数学;数学形态学道路。人工神经网络�������������
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第�滦髀�背景基于软件的车辆牌照识别系统是应北京市交通管理中心的要求而提出的,目标是实现北京市交通管理的智能化。该系统可分为车辆牌照的定位子系统和车辆神经网络对汽车图像进行平滑、二值化、模糊处理、边缘检测、图像分割、开运算、闭运算、区域标识等多种手段以提取车牌区域,进而对提取的车牌区域进行归一化将其转化为符合要求的�,�矩阵,再使用神经网络感知机对其进行识严重,据报载北京每天就有几十辆车报失;同时在高速公路的收费口,由于目前采用手工收费的方式,速度缓慢,造成了车辆的阻塞,有时排队等候的车辆可达‘数百米,大大降低了高速公路的利用率。交通犯罪率的逐年攀升,严重影响了社对所经过的车辆的自动跟踪识别,实现交通管理的智能化。目前,世界各国都在进行适用于本国车辆牌照的系统的研究,美、日、韩等国现在已有了一些相应系统的问世,但这些系统无一例外的都是基于传感器的。引进和使用这些系统不仅费用高而且由于各国的车牌和实际的交通环境不同,引本系统采用全软件的设计,投资小灵活性高,很适合我国的国情,同时系统的实现对抑制交通犯罪和促进城市现代化建设均有重大意义。牌照的字符识别子系统两大部分。汽车牌照自动识别系统����嵌杂晒�飞吓渲玫纳阆裢放纳愕氖悠盗�进行数字处理与分析,综合应用大量的图像处理最新成果,数学形态学方法以及别,从而达到对汽车牌照的精确定位并最终完成牌照的识别。��随着私有车辆的增多,公路上的车辆超速、超载以及日常丢车的现象越来越会的安定和人们的日常生活,而城市尤其是大中城市的公路交通管理变得越来越复杂,智能交通管理系统的设计和实施因而受到人们和政府的重视。该系统可用于公路路口、停车场、高速公路收费站、以及收费路段�缢淼�等场合,通过进的系统无法满足我国城市的需求。
加拿大�����笱У腃��鷌实验室;美国纽约州立大学�蹦。分校的���芯恐行模���当前的研究现状汽车车牌识别属于人工智能、模式识别、智能控制和数字图像处理等领域,诸于世,�鹰,正�在这一方向也曾举行过多次会议,大大推动了该方向的研究,所有这些研究为车牌的识别提供了理论上的指导。目前离线的文字字符识别国内有清华大学电子系、清华大学计算机系、北京信息工程学院、北京邮电大学信息系、沈阳自动化所、中自汉王和清华紫光的���返取�别不同,它对实时性要求较高,因此必须解决一个关键问题即识别速度问题。事实上,很多因素导致实际的车牌自动识别系统计算量大,如复杂的背景和车型、析度的摄像机来提高车牌识别精度时,其计算量呈非线性增长。从某种程度上来面考虑:��捎酶咝阅艿募扑慊��恚�缫獯罄�0罡咚俟�饭�静捎玫腎�⌒突��写�恚��改进算法,提高图像处理和识别的速度。是~门涉及数学、计算机科学、自动化技术和电子工程