【正文】 繼投入科研力量，如清華大學人工智能國家重點實驗室、上海交通大學計算機科學和工程系、浙江大學自動化系等，在車牌識別方面均有類似研究，并都取得了不錯的成績。我國較成熟的產(chǎn)品有中科院自動化所漢王公司的“漢王眼”，深圳市科安信實業(yè)有限公司以及中國信息產(chǎn)業(yè)部下屬的中智交通電子有限公司等。日本對車牌圖像的獲取也做了大量的研究，并為系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)化做了大量工作[4]。如YuniaoCul提出了一種車牌識別系統(tǒng)，在車牌定位以后，利用馬爾科夫場對車牌特征進行提取和二值化，對樣本的識別達到了較高的識別率。至今，智能交通系統(tǒng)一直在被研究著，說明車牌識別技術也沒有停止研究過。協(xié)助辦案民警全面、直觀了解交通事故發(fā)生過程，及時掌握逃逸車輛車型、顏色、碰撞損壞部位，為客觀查證案發(fā)當時情況，追究事故責任提供最直接的依據(jù)。智能交通監(jiān)控系統(tǒng)采用識別技術進行監(jiān)控，有異常發(fā)生時就會自動通知交通人員，交通人員也可以及時得到車輛在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的基本情況，調(diào)整信號燈或者通過其他手段來疏導交通，改變交通流量的分布，已達到緩解交通堵塞的目的。智能交通監(jiān)控系統(tǒng)是通過視頻監(jiān)控將視頻監(jiān)控區(qū)域的情況傳輸?shù)街笓]中心，使得管理人員能對監(jiān)控區(qū)域的交通情況得到全面的了解，而且能根據(jù)區(qū)域內(nèi)的交通情況，計算機進行自動處理。有了這個系統(tǒng)，外出旅行者就可以獲得許多有效的信息對自己的行程安排可以好好的規(guī)劃。給這個系統(tǒng)提供信息的媒介是多種多樣的，如電腦、電視、電話、手機、路標、網(wǎng)絡等，任何一種方式都可以。該系統(tǒng)通訊能力極強，可以對全國乃至更大范圍內(nèi)的車輛實施控制。將道路的情況馬上通知給駕駛員使得他能選擇一條好的道路走。該系統(tǒng)是經(jīng)過對汽車前部和旁側安裝的雷達或紅外探測儀，可以準確地計算出車輛與障礙物之間的距離，遇危機情況，車輛中的電腦能迅速地發(fā)出警報或采取措施避讓，而且可以根據(jù)路面情況自行調(diào)節(jié)行車速度，俗稱“智能汽車”。智能交通系統(tǒng)可劃分成四個子系統(tǒng)。2012，由北京交通大學主辦，香港交通運輸協(xié)會協(xié)辦的2012年智能交通系統(tǒng)國際研討會在中苑賓館舉行。2007年，第十四屆智能交通世界大會在北京展覽館舉行。2003年11月，科技部馬頌德副部長第一次率中國政府代表團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、建設部、公安部和北京市政府聯(lián)合申辦“2007年第十四屆智能交通系統(tǒng)世界大會”獲得成功，標志著中國的智能交通系統(tǒng)建設將在更加開放、競爭與合作并存的環(huán)境中加速發(fā)展。2002年4月科技部正式批復“十五”國家科技攻關“智能交通系統(tǒng)關鍵技術開發(fā)和示范工程”重大項目正式實施，北京、上海、天津、重慶、廣州、深圳、中山、濟南、青島、杭州十個城市作為首批智能交通應用示范工程的試點城市。2000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)指導小組辦公室協(xié)助。交通部公路科學研究所于1996年開始了交通部重點項目《智能運輸系統(tǒng)發(fā)展戰(zhàn)略研究》工作，在1999年正式出版發(fā)行《智能運輸系統(tǒng)發(fā)展戰(zhàn)略研究》一書。美國早在1989年制定了智能交通系統(tǒng)發(fā)展計劃“IVHS戰(zhàn)略”[4]。識別技術不僅是在智能交通系統(tǒng)中被用到，在其它領域也是被廣泛應用，研究這門技術對社會的發(fā)展起著重大作用。識別方法的好壞在于它們的識別率和識別速度。對于維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現(xiàn)交通全自動化管理有著現(xiàn)實的意義車牌識別技術實現(xiàn)的方法主要是模板匹配法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡法，模板匹配法需要實際得到的車牌字符圖像與標準庫的車牌字符圖像完全達到匹配要求才能識別。它以計算機視覺處理、數(shù)字圖像處理、模式識別等技術為基礎，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻圖像進行處理分析，得到每輛車的車牌號碼，從而完成識別過程。所以基于BP網(wǎng)絡的車牌字符識別不僅僅是對BP網(wǎng)絡進行研究也要對圖像處理技術進行研究，這樣才能使得計算機能準確的識別出車輛的車牌。對于識別方面分割字符必須比較精準才能使得識別正確，所以對于字符圖像的切割也要選取較為合理。對于車牌識別還有一個較為關鍵的問題，經(jīng)過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)車牌字符是有規(guī)律的。神經(jīng)網(wǎng)絡中BP網(wǎng)絡是其中應用比較廣泛技術較為成熟的網(wǎng)絡，BP網(wǎng)絡在如今已被廣泛的應用各個行業(yè)領域，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。這種辦法需要計算機有大量的存儲空間和全部的車牌模板，并且對抓拍到的車牌圖像要求比較高，否則是很難識別出來的。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的車牌號碼，通過車牌號碼就了解到車輛的信息。智能交通系統(tǒng)是以信息技術為代表，融合先進的電子技術、控制技術、傳感器技術以及計算機處理技術等，應用于各種交通場合的綜合管理系統(tǒng)。國民經(jīng)濟快速的發(fā)展在當今許多的人擁有了私家車，這使得城市交通問題日益嚴峻起來[1]。對于識別的關鍵部分在于對特征值的提取，只有采可靠的提取辦法才能保證字符信息部丟失這樣才有利于識別。BP神經(jīng)網(wǎng)絡通過對組建的車牌字符庫的學習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)絡中就能識別出來。針對車牌圖像的處理的過程包括：車牌圖像去噪、車牌圖像灰度化、車牌圖像二值化、車牌字符圖像分割、車牌字符圖像歸一化、車牌字符圖像特征值提取。（2013屆）本科畢業(yè)設計（論文）資料題 目 名 稱： 基于BP網(wǎng)絡的車牌字符識別 學 院（部）： 專 業(yè)： 學 生 姓 名： 班 級： 學號 指導教師姓名： 職稱 職稱 最終評定成績： 湖南工業(yè)大學教務處 2013屆本科畢業(yè)設計（論文）資料第一部分 畢業(yè)論文（2013屆）本科畢業(yè)設計（論文）學 院（部）： 電氣與信息工程學院 專 業(yè)： 電子信息工程 學 生 姓 名： 班 級： 學號 指導教師姓名： 職稱 職稱 最終評定成績 2013年6月 湖南工業(yè)大學本科畢業(yè)設計（論文）摘 要基于BP網(wǎng)絡的車牌字符識別是一門對車牌字符識別的技術，它的產(chǎn)生是為了完善智能交通系統(tǒng)，使得交通系統(tǒng)更具有信息時代意義。本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡與圖像處理技術相結合的方法，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡應用到車牌字符識別中。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。通過實驗證明了通過上述的過程是能夠將車牌字符識別出來，在這個識別過程中對于BP網(wǎng)絡訓練的收斂性是十分重要的，本文認為可以通過修改隱含層節(jié)點的個數(shù)、訓練函數(shù)和激發(fā)函數(shù)來完成BP網(wǎng)絡的訓練以使得BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有識別功能。關鍵詞：車牌字符識別，BP神經(jīng)網(wǎng)絡，特征值提取IV湖南工業(yè)大學本科畢業(yè)設計（論文）ABSTRACTBP network based license plate character recognition is one pair of license plate 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 network and image processing technology, a bination of methods will be applied to the license plate BP neural network 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 network 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 network 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 network training is very important that this can modify the number of nodes in the hidden layer, training function and stimulate function to plete BP network training to enable BP neural network 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 network，F(xiàn)eature extraction目 錄摘 要 IABSTRACT II目 錄 III第1章 緒論 1 車牌識別技術 1 車牌識別技術 1 智能交通系統(tǒng) 2 4 4第2章 字符識別方法 6 車牌圖像預處理 6 車牌規(guī)律 6 7 7 字符分割 9 邊緣檢測 10 字符切割 11 字符圖像歸一化 12 12 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 14 BP網(wǎng)絡 15 BP網(wǎng)絡的模型結構 15 BP網(wǎng)絡算法 17第3章 基于BP網(wǎng)絡的字符識別 20 車牌圖像預處理實現(xiàn) 20 車牌圖像濾波實現(xiàn) 20 灰度化技術及二值化實現(xiàn) 20 車牌圖像分割實現(xiàn) 23 歸一化和字符特征提取實現(xiàn) 25 字符庫與BP網(wǎng)絡的建立 27 BP網(wǎng)絡字符識別 31第4章 結 論 33參考文獻 I致 謝 II湖南工業(yè)大學本科畢業(yè)設計（論文）第1章 緒論 車牌識別技術 車牌識別技術二十一世紀是一個信息化時代，是經(jīng)濟和科技飛速發(fā)展的時期，智能系統(tǒng)被廣泛應用到人們生