车牌识别系统研究开题报告

 2021-08-08 12:08

1. 研究目的与意义

目的是开发一个车牌识别系统,并在开发研究的过程中深入了解现代图像识别技术(Image Recognition Technology)和BP神经网络(Back Propagation Neural Network)。

现代智能交通系统 (Intelligent Transportation System,ITS)中,车辆牌照识别(License Plate Recognition,LPR)技术是一项非常重要的技术,车牌自动识别系统具有广泛的应用范围,具体有如下几个应用场景。

在交通公路上的应用:现在车辆越来越多,引起了大众对交通公路上的安全共识。

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2. 国内外研究现状分析

进入20世纪90年代后,车牌自动识别的系统化研究开始起步。

典型的如A.S.Johnson等提出车辆牌照的自动识别系统分图像分割(Image Segment)、特征提取(Feature Extraction)和模板构造(Template Formation)、字符识别(Character Recognition)等三个部分,完成车牌的自动识别。

R.A.Lotufo使用视觉字符识别技术(Optical Character Recognition Technology)分析所获得的图像,首先在二值化图像中找到车牌,然后用边界跟踪技术提取字符特征,再利用统计最邻近分类器(Statistical Nearest Neighbor Classifying System)与字符库中的字符比较,得出一个或几个车牌候选号码,再对这些号码进行核实检查,确定是否为该车牌号码,最终确定车牌号码。

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3. 研究的基本内容与计划

研究内容:1.完成车牌图片的预处理工作,包括消除模糊,噪声处理,图像增强。

2.完成车牌图片的定位算法的设计和Matlab代码实现。

3.完成字符分割的算法和Matlab代码实现。

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4. 研究创新点

针对最近出现的新能源车牌,升级算法,使系统能够准确识别新能源车牌。

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