基于BP神经网络算法的车牌自动识别任务书

 2021-08-20 12:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

分析研究车牌自动识别系统的工作原理和设计方案,写出理论研究型论文并完成仿真实验。

2. 毕业设计(论文)主要内容:

设计并仿真实现基于BP神经网络算法的车牌自动识别系统。

该系统通过图像灰度化、图像增强、图像二值化和图像边缘提取对车牌图像进行预处理,对边缘图像进行闭运算和开运算实现车牌定位,再通过倾斜校正等操作实现车牌提取偏差修正,然后通过垂直投影法分割车牌中的字符;最后通过搭建、训练和使用BP神经网络完成车牌字符的识别。

使用Matlab软件对系统进行仿真。

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3. 主要参考文献

[1] 高聪、王福龙. 基于模板匹配和局部HOG特征的车牌识别算法[J]. 计算机系统应用,(1):122-128,2017.[2] 冯宇平、安雪美、孔祥茂、李树光. 基于视频流的车牌识别研究及系统设计[J]. 工业仪表与自动化装置,(1):32-36,2017.[3] 徐园园、吴生鑫、谭畅、黄嘉煜、刘东飞、张旭. 基于模板匹配和神经网络车牌识别技术的研究[J]. 哈尔滨商业大学学报(自然科学版),33(1):89-93,2017.[4] 鹿琛、王姗珊. 基于BP神经网络的车牌字符识别方法[J]. 山东农业大学学报(自然科学版),48(1):113-116,2017.

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