论文总字数：21775字

摘 要

随着社会经济发展与交通的便利，汽车已经成为了在人们日常生活中得到最广泛应用的代步工具，汽车牌照识别系统显得尤为重要。一个快捷有效的车牌识别系统在未来的车辆管理过程中将会发挥出巨大的作用，对于目前各个公路行驶车辆的交通管理，各个小区、停车场的进出车辆的记录等各种问题，牌照识别系统都是一个解决问题最为有效的途径。

我们了解了国内外的情况，进行了本项研究。本篇论文包含了五个大模块，分别为图像采集、图像处理、车牌字符的分割、特征提取，最后通过BP神经网络完成了最终的识别，实现了目的。每一个步骤都有很多种方法，我们根据实际情况选择了其中的一种完成了这一次的设计，我们先是去拍照采集了图像，接着采用了颜色定位，再接着使用了不变矩提取，最终使用了BP神经算法对车牌字符进行识别，从而完成了此次研究。本文对车牌识别进行设计和研究，一共识别了100个样本，识别成功了96个，成功率为96%。

关键词：BP神经网络；Matlab仿真；字符识别

Automobile license plate recognition system design based on

Matlab

Abstract

With the development of social economy and the convenience of transportation, the automobile has become the most widely used vehicle, and the license plate recognition system is particularly important. A fast and effective license plate recognition system will play a huge role in the future vehicle management process. For the current traffic management of vehicles running on the road, the records of vehicles entering and leaving each community and parking lot, the license plate recognition system is the most effective way to solve the problem.

We understand the situation at home and abroad. This paper contains five major modules, namely, introduction, image acquisition, image processing, font segmentation in the license plate, feature extraction, and finally the final recognition through the BP neural network, achieving the goal. There are many ways to do each step. We chose one of them to complete our design according to the actual situation. We first took the photo and collected the image, then adopted the color positioning, and then used the invariant moment extraction, and finally used it. Bp neural algorithm. In this paper, the design and research of license plate recognition, a total of 100 samples were identified, 96 were successfully identified, and the success rate was 96%.

Keywords:BP neural network; MATLAB simulation; character recognition;

目录

第一章 绪论 1

1.1汽车牌照识别系统的发展历程 1

1.2车牌识别的研究意义 1

1.3国内外车牌识别现状 2

1.4主要任务 4

第二章 系统设计 5

2.1总体流程 5

2.2实现方法 5

2.2.1图像预处理及车牌定位 5

2.2.2图像二值化及去噪 7

2.2.3字符分割 8

2.2.4字符识别 8

第三章 车牌定位及处理 9

3.1图像的预处理 9

3.2车牌的检测 10

3.2.1确定颜色分布及车牌区域 11

3.2.2定位结果 13

3.3形态学处理 14

3.3.1 车牌二值化 14

3.3.2形态学去噪 16

第四章 基于BP神经网络的字符识别 18

4.1字符切割 18

4.2字符标准化处理及特征提取 19

4.3基于BP网络的字符训练 21

4.4字符识别算法实现 23

第五章 GUI界面设计 26

结论 29

参考文献 30

第一章 绪论

1.1汽车牌照识别系统的发展历程

车牌的识别技术的诞生，是在上个世纪末期兴起的一场有关智能交通的革命运动中，在那个时候智能化的交通系统已经经过了十余年的发展与试运行，在经济较为发达的国家的首都及各个城镇的高速公路系统中，得到了较为广泛且成功的应用。而汽车牌照的识别系统正是在这种背景之下发展、研制出来，一般应用于智能交通管理系统中，用以进行智能的实时监测车辆经过，并对车牌进行识别。

车牌识别技术就是专门用于以某个既定的目标为识别对象的视觉系统，它可以将所需要的车牌区域从一幅图片中采集提取并分割出来，然后利用经过多年发展，已经发展成熟的对于图像进行处理识别的技术，辅以当下蓬勃发展的人工智能技术，通过对相机或是监控拍摄到的图像进行识别，识别后再经过系统的处理，最终的目的就是识别出拍摄到的图像中的汽车车牌，而识别出的结果，可以是组成车牌所用的汉字、字母、数字，甚至当下的技术已经达到了可以识别车牌颜色的程度。

当下，车牌识别系统已经广泛的应用于智能交通违章监管系统、高速不停车缴费系统、停车场自动缴费、管理系统中。而车牌识别系统本身就是一个数字化系统，不需要对系统本身进行过多的扩展，就可以衍生出很多其余的功能。这也是今后汽车牌照识别系统未来发展的一大趋势。

1.2车牌识别的研究意义

自我国进入21世纪以来，社会人口总量日益增加，生产生活水平迅速提高，交通出行也愈加便捷，人们对交通工具的需求日益上升，而汽车作为普通民众日常生活中最基本的代步工具，其需求量也不断急速增加。而当当前的交通情况不能满足日益增加的机动车的数目时，交通拥堵的情况就会不断发生。同时，与当前不断增大的车流量不符的原有的交通管理系统也不再适用于当下的情况，那么可以想象，在未来的几十年中，此类问题将会变得愈加严峻。而新兴的智能交通管理系统则可以很有效的解决这样的问题，因而车辆智能交通管理系统在今后的时间里将会得到愈来愈广泛的应用。所以，创建一套符合我国国情的智能度高、辨识度强、识别速度快、人性化程度优秀的智能交通管理系统势在必行。通过测量车流量来控制指标，对车辆车牌进行定位测速等，一旦当车辆在行驶过程中出现超速、违停等违法违规行为时，可以进行自动化处理，这对于整个城市，整个国家的道路交通治安管理等各个方面都有着长远的影响。

而在智能交通管理系统这一复杂的系统中，车辆牌照识别的作用是最基础的，但同时却也是最重要的，不可缺少的。它的主要作用为：整合数字图像处理、计算机视觉技术等，选择汽车牌照图像作为其研究对象，获得该汽车的车牌号码，从而完成对车牌识别处理达到人为要求的目标。

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