基于区域统计和BP神经网络的车牌识别

• 作者: 盛兆亮 高军伟
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 智能交通系统 车牌字符识别 模板匹配算法 BP神经网络 连通区域统计 Sobel边缘检测算子
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理
• 页码范围: 78-82
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1802292

摘要

为从车牌图像中获得车牌的字符信息,需要对字符识别系统进行研究.车牌识别过程分为图像预处理、车牌定位、车牌校正与分割和车牌字符识别4个环节.针对前3个环节,完成了图像中值滤波、Sobel算子边缘检测、数学形态学处理、Otsu二值化和Hough变换校正等工作,获得了单一标准字符图像.在车牌字符识别环节中,首先根据汉字位置,利用模板匹配算法对汉字进行识别,对于数字、字母字符,将字符图像分割,通过统计图像各部分的连通区域数以获得字符形态特征,据此设计并训练BP神经网络识别字符.最终获得能完成图像中的车牌字符识别的系统.