【正文】 lett((t1)*5+t2)=sum(Atemp)。 endendlett=((100lett)./100)。lett=lett39。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function img = myimgpreprocess(I)Igray = rgb2gray(I)。Ibw = im2bw(Igray,graythresh(Igray))。Iedge = edge(uint8(Ibw))。se = strel(39。square39。,3)。Iedge2 = imdilate(Iedge, se)。 Ifill= imfill(Iedge2,39。holes39。)。 南湖學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文）28[Ilabel num] = bwlabel(Ifill)。Iprops = regionprops(Ilabel)。Ibox = []。Ibox = reshape(Ibox,[4 50])。Ic = []。Ic = reshape(Ic,[2 50])。Ic = Ic39。Ic(:,3) = (mean(Ic.^2,2)).^(1/2)。Ic(:,4) = 1:50。Ic2 = sortrows(Ic,2)。for t = 1:5 Ic2((t1)*10+1:t*10,:) = sortrows(Ic2((t1)*10+1:t*10,:),4)。endIc3 = Ic2(:,1:2)。ind = Ic2(:,4)。for t = 1:50 img{t} = imcrop(Ibw,Ibox(:,ind(t)))。end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function bw2 = myimgcrop(bw)[y2temp x2temp] = size(bw)。x1=1。y1=1。x2=x2temp。y2=y2temp。tB=1。while (sum(bw(:,tB))==y2temp) x1=x1+1。 tB=tB+1。endtB=1。while (sum(bw(tB,:))==x2temp) y1=y1+1。 tB=tB+1。 南湖學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文）29endtB=x2temp。while (sum(bw(:,tB))==y2temp) x2=x21。 tB=tB1。endtB=y2temp。while (sum(bw(tB,:))==x2temp) y2=y21。 tB=tB1。endbw2=imcrop(bw,[x1,y1,(x2x1),(y2y1)])。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function = mycreatenn(P,T)alphabet = P。targets = T。[R,Q] = size(alphabet)。[S2,Q] = size(targets)。S1 = 10。 = newff(minmax(alphabet),[S1 S2],{39。logsig39。 39。logsig39。},39。traingdx39。)。{2,1} = {2,1}*。{2} = {2}*。 = 39。sse39。 = 。 = 20。 = 5000。 = 。 P = alphabet。T = targets。[,tr] = train(,P,T)。 南湖學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文）30 仿真結(jié)果與分析圖 識別結(jié)果圖 數(shù)字樣本由上述各圖結(jié)果顯示可知，當(dāng)車牌原始圖像采集良好時，即沒有明顯的破損與垢漬，曝光度良好等高清晰，則該系統(tǒng)能夠進(jìn)行正常的字符識別。為了驗證該系統(tǒng)的可用性與實用性，在自然條件下獲取的部分車牌樣本，對 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，對每一個車牌進(jìn)行仿真識別，樣本與訓(xùn)練結(jié)果如圖 所示： 南湖學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文）31圖 車牌樣本圖 BP 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果（1）圖 BP 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果（2） 南湖學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文）32全部的仿真結(jié)果顯示，其中 2 副車牌的字符分割與識別發(fā)生錯誤，余下的車牌都能進(jìn)行正常的識別。在識別的仿真過程中可以看到，識別隨著樣本數(shù)目改變的同時，也受到了樣本的質(zhì)量選取的問題。在 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，對該識別算法的識別率統(tǒng)計結(jié)果如表 41 所示：表 41 識別率數(shù)據(jù)統(tǒng)計正確識別率樣本數(shù)=5 樣本數(shù)=10 樣本數(shù)=15% % %由于受到時間以及其他一些客觀條件的限制，本次樣本的正確率約 87%，且對于一些比較相似的字符識別產(chǎn)生失誤，例如“8”與“B” ， “7”與“2” ， “1”與“I”等。增加對該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，可以在一定程度上解決該問題。此外，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具有比其他方法高的并行性和容錯性。由此可知，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具有它的理論價值與實用價值。 南湖學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文）335 總結(jié)與展望 總結(jié)車牌識別技術(shù)是智能交通管理中最為關(guān)鍵的技術(shù)之一，與此同時，車牌識別的技術(shù)和方法也在其他檢測、識別領(lǐng)域也發(fā)揮著它重要的作用。由此可知，車牌識別技術(shù)已然成為目前研究的熱點(diǎn)、重點(diǎn)問題之一。本文結(jié)合我國車牌的特殊性，對車牌識別系統(tǒng)所涉及的算法做了深入的研究，在基于前人的研究成果上提出了自己的改進(jìn)。尤其是在字符識別部分，根據(jù)我國車牌的特殊組成提出了基于改進(jìn) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多分類器。該分類器由 3 個子 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，即漢字網(wǎng)絡(luò)、字母網(wǎng)絡(luò)以及字母數(shù)字網(wǎng)絡(luò)。與此同時，對于本文中所提及的算法都進(jìn)行了相應(yīng)的仿真，并對多得到的仿真結(jié)果做了分析。最后，綜合對車牌識別系統(tǒng)的相關(guān)算法研究，在其基礎(chǔ)上實現(xiàn)了一個小的車牌識別系統(tǒng)，根據(jù)仿真、測試結(jié)果表明，該系統(tǒng)具有實際應(yīng)用的價值，甚至可以投入生產(chǎn)。盡管本次車牌識別系統(tǒng)得到改進(jìn)，且效果顯著，卻仍然需要不斷地改進(jìn)，還需要大量提高算法的準(zhǔn)確度和提高算法運(yùn)行的速度。 展望車牌識別技術(shù)是基于數(shù)字圖像處理和模式識別高度融合的一項技術(shù)，同時也是智能交通的一個重點(diǎn)、難點(diǎn)。由于受車牌特征的多樣性、車牌本身的新舊程度原始圖像的模糊程度、原始圖像背景復(fù)雜性、以及一些人為的、客觀的因素干擾，導(dǎo)致車牌識別系統(tǒng)設(shè)計的難度大大提高。至今，尚沒有一個完全通用的車牌識別系統(tǒng)問世。本文中也還有許多不足的、有待改善的地方：（1）對于車牌圖像模糊不清、背景復(fù)雜、光線不足等情況下，車牌定位的準(zhǔn)確性較低，還有待提高；（2）本文所研究的車牌識別系統(tǒng)雖然可以對多車牌原始圖像識別進(jìn)行了研究，但其多車牌識別率比單車牌識別率低許多，這也就希望未來的研究對此能有更大的進(jìn)展；（3）目前，所設(shè)計的車牌識別系統(tǒng)，只能針對于靜止的圖像進(jìn)行識別，由于運(yùn)動中的圖像車牌識別處理比較復(fù)雜，故而希望在未來的車牌識別研究中能夠深入研究視頻中的車牌識別。 南湖學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文）34參考文獻(xiàn)[01] 張方櫻，巢佰崇，陳雪豐．車牌自動識別系統(tǒng)[J] ．武漢大學(xué)， 2022，3(3)：4950．[02] 歐陽文衛(wèi)，羅三定，車牌定位算法研究[J]．湖南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報，2022，6(4)：3335．[03] 林立，何為，韓力群，汽車牌照自動識別技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展[J] ．北京輕工業(yè)學(xué)院學(xué)報，2022，19(l)：3640 ．[04] 袁卉平．基于 MATLAB 的車牌識別系統(tǒng)的設(shè)計與研究[J]．廣西：廣西工學(xué)院工業(yè)控制計算機(jī)，2022．[05] 胡小峰，趙輝．Visual Ｃ++/MATLAB 圖像處理與識別案例精選[M] ．人民郵電出版社，2022．58－81．[06] 許錄平．?dāng)?shù)字圖像處理（MATLAB 版）[M]．北京：科學(xué)出版社，2022．[07] N Ostu. 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