基于颜色和BP神经网络的车牌定位和识别系统
文针对复杂环境下的车牌定位,提出了基于颜色的BP神经网络的定位算法,通过车牌底色库(蓝底)训练网络,使之具备区分蓝色与非蓝色能力,从而实现车牌的定位。车牌字符分割采用改进的垂直投影算法,可以较好、较快地分割出车牌字符的位置。最后字符识别部分仍然采用基于BP神经网络算法,通过建立字符库,训练网络使之具有区分34个不同字符的能力,最终实现车牌字符的识别。
应用介绍
车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。
本文对车牌识别系统中的车牌定位,车牌字符分割和车牌字符识别这三个主要技术进行了研究。
本文针对复杂环境下的车牌定位,提出了基于颜色的BP神经网络的定位算法,通过车牌底色库(蓝底)训练网络,使之具备区分蓝色与非蓝色能力,从而实现车牌的定位。车牌字符分割采用改进的垂直投影算法,可以较好、较快地分割出车牌字符的位置。最后字符识别部分仍然采用基于BP神经网络算法,通过建立字符库,训练网络使之具有区分34个不同字符的能力,最终实现车牌字符的识别。
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文件列表(部分)
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