matlab01081 车牌识别算法研究

项目介绍

在经济技术快速发展的中国，社会生活的快速方便更使得我们更加幸福快乐，我们的生活质量和前进的动力越来越能在智能便利方面体现出来。效率是一切工作的前提，是当今社会的所应该重视的。用户的车牌号是交通中重要的数据之一，随着车辆越来越多，近几年对于车牌号码的自动化识别就显得尤为重要。因此车牌识别系统成为我们生活中必不可少的检测装备。如果生活中缺少这种检测设备我们的车牌检测工作就不能方便进行。要是能够有一款通过上位机方便快捷地得到当前车辆车牌情况那将是我们每个人所期待盼望的。它能在预防交通拥堵、增加道路桥梁收费服务、缓解交通紧张等方面发挥积极作用。 模式识别是计算机视觉技术的一个重要组成部分，为分类识别问题提供了有效的方法论和技术支撑。车牌识别技术是分类识别相关理论和方法得到成功运用并不断发展的热点和难点，对车牌字符的识别，由于受到很多客观条件的限制，传统的模板匹配法，识别效果往往不理想。基于BP神经网络的识别算法，利用通过大量样本训练的方式对字符库进行学习，然后将车牌字符图像提取的特征值送入BP神经网络与字符库特征值进行对比，从而达到实现较好的识别效果。人们能够通过上位机方便的获得路面的车牌数据，提高交通工作的便捷性。因此在现有的技术上开发出一种智能化，人性化，高效化的车牌识别系统——基于MATLAB的车牌识别系统与设计，用来提高交通作业的方便快捷性有着重要的意义。 模式识别是计算机视觉技术的重要组成部分，它为分类和识别提供了有效的方法和技术支持。车牌识别技术是相关理论和识别技术成功应用同时持续发展的热点和困难点。由于许多客观条件的限制，模板匹配这一传统方法通常不能理想地识别车牌。基于BP神经网络的识别算法被用来通过学习研究字符库，进行大量的训练，然后从车牌图像中提取的特征值被发送到BP神经网络和字符库以获得更好的识别效果。人们可以通过上位机方便地获得车牌号码，并改善交通状况。因此，设计一个智能和有效的车牌识别系统——基于Matlab车牌识别系统是很有必要地。 本文首先对采集到的车牌图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、车牌字符图像特征提取等步骤的处理以后。分别采用模板匹配法和BP神经网络算法进行识别。其次，采用MATLAB平台编程实现车牌图像的预处理和车牌的识别，并设计GUI友好交互界面，包括车牌预处理图像展示、识别结果展示以及库外预警等功能。最后，本文通过一定数量的车牌图像测试，从量化角度分析模板匹配法和BP神经网络算法的有效性。通过matlab实验结果表明，本文所研究的方法能够准确实现车牌的识别，其中，神经网络算法具有较高的识别率但由于需要进行样本学习，所以识别速度相比于传统的模板匹配法要慢。 本文预先处理了车牌的图像，包括图像的去噪、图像的增强、车牌字符的提取和处理后的其他步骤。用于识别的方法是BP神经网络算法和模板匹配算法。课题通过MATLAB软件进行车牌图像处理和车牌识别，开发了友好的交互式GUI上位机，包括车牌预处理的图像显示、识别结果显示。最后，通过一定数量的车牌测试，本文分析了比较BP神经网络算法和模板匹配算法的有效性。Matlab的实验结果表明，本文研究的方法可以精确地识别车牌，其中神经网络算法具有很高的识别速度，但因为需要研究样本的原因，识别速度比传统的比较模式的方法慢。