【正文】 e character recognition technology, which is produced in order to improve intelligent transportation system, making the transport system more meaningful information age. In this paper, BP neural work and image processing technology, a bination of methods will be applied to the license plate BP neural work character recognition. For the license plate image processing process includes: license plate image denoising, gray plate image, license plate image binarization, license plate character segmentation, license plate character image normalization, license plate character image feature extraction. During the previous five character information in order to ensure better reflected the benefit is worth the feature extraction. Through the formation of BP neural work library for license plate character recognition function after learning will have, and then extract the license plate character image characteristic value fed to BP neural work can be identified. The experimental results show the process by the above license plate characters can be identified, in this process for identifying convergence BP work training is very important that this can modify the number of nodes in the hidden layer, training function and stimulate function to plete BP work training to enable BP neural work has recognition. For the identification of the key part of the feature value extraction, mining only reliable way to ensure the character information extracting unit lost that help identify, extract the paper also proposed several ways. Keywords: LPR， BP neural work， Feature extraction 湖南工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） III 目 錄 摘 要 ........................................................ I ABSTRACT...................................................... II 目 錄 ...................................................... III 第 1 章 緒論 ................................................... 1 車牌識別技術(shù) ........................................................ 1 車牌識別技術(shù) .................................................... 1 智能交通系統(tǒng) .................................................... 2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ...................................................... 4 本文研究內(nèi)容 ........................................................ 4 第 2 章 字符識別方法 ........................................... 6 車牌圖像預(yù)處理 ...................................................... 6 車牌規(guī)律 ........................................................ 6 ..................................................... 7 車牌圖像的灰度化和二值化 ......................................... 7 字符分割 ............................................................ 9 邊緣檢測 ....................................................... 10 字符切割 ....................................................... 11 字符圖像歸一化 ................................................. 12 字符特征值提取 .................................................. 12 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ........................................................ 14 BP 網(wǎng)絡(luò) ......................................................... 15 BP 網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu) ............................................... 15 BP 網(wǎng)絡(luò)算法 ..................................................... 17 第 3 章 基于 BP 網(wǎng)絡(luò)的字符識別 .................................. 20 車牌圖像預(yù)處理實(shí)現(xiàn) ................................................. 20 車牌圖像濾波實(shí)現(xiàn) ............................................... 20 灰度化技術(shù)及二值化實(shí)現(xiàn) ......................................... 20 車牌圖像分割實(shí)現(xiàn) ............................................... 23 湖南工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） IV 歸一化和字符特征提取實(shí)現(xiàn) ....................................... 25 字符庫與 BP 網(wǎng)絡(luò)的建立 .............................................. 27 BP 網(wǎng)絡(luò)字符識別 .................................................... 31 第 4 章 結(jié) 論 ................................................. 33 參考文獻(xiàn) ....................................................... I 致 謝 ....................................................... II 湖南工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 1 第 1 章 緒論 車牌識別技術(shù) 車牌識別技術(shù) 二十一世紀(jì)是一個信息化時(shí)代，是經(jīng)濟(jì)和科技飛速發(fā)展的時(shí)期，智能系統(tǒng) 被廣泛應(yīng)用到人們生活當(dāng)中。 前面五個過程是為了保證字符信息能更好的體現(xiàn)出來有利于將特征值得提取。 （ 20xx 屆） 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）資料 題 目 名 稱： 基于 BP 網(wǎng)絡(luò)的車牌字符識別 學(xué) 院（部）： 專 業(yè)： 學(xué) 生 姓 名： 班 級： 學(xué)號 指導(dǎo)教師姓名： 職稱 職稱 最終評定成績： 湖南工業(yè)大學(xué)教務(wù)處 20xx 屆 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）資料 第一部分 畢業(yè)論文 （ 20xx 屆） 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 學(xué) 院（部）： 電氣與信息工程學(xué)院 專 業(yè)： 電子信息工程 學(xué) 生 姓 名： 班 級： 學(xué)號 指導(dǎo)教師姓名： 職稱 職稱 最終評定成績 20xx 年 6月 湖南工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） I 摘 要 基于 BP 網(wǎng)絡(luò)的車牌字符識別是一門對車牌字符識別的技術(shù)，它的產(chǎn)生是為了完善智能交通系統(tǒng)，使得交通系統(tǒng)更具有 信息 時(shí)代意義。 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對組建的車牌字符庫的學(xué)習(xí)后才會具有識別功能，然后將車牌字符圖像提取到的特征值送入到 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中就能識別出來。國民經(jīng)濟(jì)快速的發(fā)展在當(dāng)今許多的人擁有了私家車，這使得城市交通問題日益嚴(yán)峻起來 [1]。車輛的信息主要在于它的車牌，車牌就是車輛的身份證，每輛車都有唯一對應(yīng)的車牌號碼，通過車牌號碼就了解到車輛的信息。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 BP 網(wǎng)絡(luò)是其中應(yīng)用比較廣泛技術(shù)較為成熟的網(wǎng)絡(luò) ， BP 網(wǎng)絡(luò)在如今已被廣泛的應(yīng)用各個行業(yè)領(lǐng)域，它 優(yōu)越性 主要體現(xiàn) 于四個方面：函數(shù)逼近、模式識別、分類、數(shù)據(jù)壓縮。對于識別方面分割字符必須比較精準(zhǔn)才能使得識別正確，所以對于字符圖像的切割也要選取較為合理。它以計(jì)算機(jī)視覺處理、數(shù)字圖像處理、模式識別等技術(shù)為基礎(chǔ)，對攝像機(jī)所拍攝的車輛圖像或者視頻圖像進(jìn)行處理分析，得到每輛車的車牌號碼，從而完成識別過程。識別方法的好壞在于它們的識別率和識別速度。 美國 早在 1989年制定了智能交通系統(tǒng)發(fā)展計(jì)劃“ IVHS 戰(zhàn)略” [4]。 20xx 年 ，我國國家 科技部主辦北京第四屆亞太地區(qū)智能交通年會 ， 并且 得到 全國 ITS 協(xié)調(diào)指導(dǎo)小組辦公室協(xié) 助 。 20xx 年 11 月，科技部馬頌德副部長第一次率中國政府代表團(tuán)參加在西班牙馬德里舉辦的第十屆 智能交通系統(tǒng) 世界大會，科技部聯(lián)合交通部、建設(shè)部、公安部和北京市政府聯(lián)合申辦 “20xx 年第十四屆 智能交通系統(tǒng) 世界大會 ” 獲得成功，標(biāo)志著中國的智能交通系 統(tǒng)建設(shè)將在更加開放、競爭與合作并存的環(huán)境中加速發(fā)展。 20xx，由北京交通大學(xué)主辦，香港交通運(yùn)輸協(xié)會協(xié)辦的 20xx 年智能交通系統(tǒng)國際研討會在中苑賓館舉行。該系統(tǒng) 是經(jīng)過對 汽車前部和旁側(cè) 安裝 的雷達(dá)或紅外探測儀，可以準(zhǔn)確地