青岛理工大学
毕业设计（论文）
题目基于BP网络的车牌识别
学生姓名：XXXX
指导教师：XXx
通信与电子工程学院电子信息工程专业093班
2013年6月15日
毕业设计(论文)任务书
专业电子信息工程班级093班姓名下发日期2013.1.3
题目
基于BP网络的车牌识别
专题
主
要
内
容
及
要
求
本文主要研究的是基于BP网络的车牌识别。该系统包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等单元。当车辆到达触发图像采集单元时，系统采集当前的视频图像，牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。并用人工神经网络识别技术实现对字符的识别。最后用MATLAB语言对车牌识别程序进行了仿真实验，得出实验结果。
5月9日--5月21日完成字符识别部分并整理所有程序数据
5月22日--6月4日撰写毕业论文
6月 5日--6月21日修改论文，论文答辩
教学院长签字
日期
教研室主任签字
日期
指导教师签字
日期
第1页
指 导 教 师 评 语
指导教师:
年 月 日
第2 页
指 定 论 文 评 阅 人 评 语:
评阅人:
年 月பைடு நூலகம்日
第3 页
答 辩 委 员 会 评 语
答辩委员会主席签字：
年 月 日
总 评 成 绩
周记成绩
指导教师
评定成绩
评阅人
评定成绩
答辩成绩
总 评
主管院长签字
第4 页
摘 要
随着世界各国汽车数量的日益增加，城市交通状况越来越受到人们的关注。交通管理水平,已经成为衡量政府部门工作标准之一。汽车牌照的自动识别是关于模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一，是实现交通管理智能化的重要部分。
本论文主要研究的是基于BP神经网络的汽车牌照自动识别系统，该系统主要分为图像预处理、车牌定位、车牌分割、字符分割和字符识别五个部分。首先，将获得的车牌图像进行灰度化处理，用直方图均衡化进行图像增强，利用Roberts算子进行图像边缘检测。然后，采用形态学方法进行车牌定位，利用车牌彩色信息的彩色分割法将车牌从背景图像中的分割。对分割出的车牌进行二值化处理，并进行垂直投影，对垂直投影进行行扫描，完成对车牌字符的分割。最后，将分割出的字符进行归一化处理，利用BP网络构建车牌识别器，实验证明该方法可也快速、有效地对车牌进行识别，证明了该方法的有效性。
主
要
技
术
参
数
1.要求有完备的程序和图片；
2.确定最终的识别误差曲线图；
3.识别多组车牌，确定系统的识别率
进
度
及
完
成
日
期
3月25日--4月10日完成车牌识别系统信息的搜集与整理
4月11日--4月18日完成matlab软件的学习和使用
4月19日--4月28日完成车牌图像的预处理和车牌定位
4月29日--5月8日完成车牌图像的字符分割部分
关键词：车牌定位，字符分割，BP神经网络，字符识别
ABSTRACT
With the world growing number of cars, urban traffic conditions more and more people's attention. Traffic management level, has become one of the criteria to measure the government sector. Automatic license plate recognition is on the pattern recognition technology in the field of intelligent transportation applications, an important research topic is to achieve an important part of intelligent traffic management.
This thesis is based on the BP neural network car license plate recognition system, which consists of image preprocessing, license plate location, license plate segmentation, character segmentation and character recognition five parts. First, get the license plate image gradation processing, histogram equalization for image enhancement using Roberts operator for image edge detection. Then, using morphological methods for plate positioning, the use of color information of the license plate color segmentation method license plate from the background image segmentation. The segmentation of license plate binarization processing and vertical projection of the vertical projection for line scanning, complete the license plate character segmentation. Finally, the segmented character normalization, BP network construction license plate reader, the experiment proved that the method can also quickly and effectively identify the plate proved that the method is effective.