基于MATLAB和BP神经网络的车牌识别系统设计文献综述
2020-05-15 22:02:29
随着我国经济的快速发展,公路交通成为我国重要的交通运输途径。
因此,交通管理的现代化和智能化就越来越显得重要。
利用电子信息技术来提高管理效率、交通效率和打造安全的智能交通系统已成为当前交通管理发展的主题。
本设计主要包括MATLAB语言设计、神经网络识别、图像获取和识别成果文本输出。
目前, 车牌识别系统作为智能交通系统最重要的子系统之一,是指对公路上配置的摄像头所拍摄的照片进行数字图像处理与分析对汽车图像进行平滑、二值化、模糊处理、边缘检测、图像分割等利用多种手段实现车牌定位,识别,分割最终完成对车牌的识别。
车牌识别系统的用途很多,在高速公路收费站、路口监测(电子警察)、大型停车场等场所具有广阔的发展前景。
由此可见,对车牌自动识别系统的研究有重要的现实意义。
1.国内外研究现状介绍: 车牌自动识别系统起源于 20 世纪 80 年代,那时候主要是应用在被盗车辆的检测,还没有形成一套完整的识别系统。
到了 80 年代,出现了一些用于车牌自动识别的图像处理方法,那时只是针对一些特定的问题采用简单的图像处理技术来实现。
到了 20 世纪 90 年代,随着计算机视觉技术的发展以及计算机计算性能的提高,才兴起了车牌的自动识别研究热潮,欧美的一些国家率先开始了车牌识别系统的研究工作。
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