编号：B326-文档
格式：DOC
源码：基于Matlab BP神经网络车牌识别系统(GUI界面)
摘要：采用一种基于边缘检测和HSV颜色空间融合的车牌定位算法，利用车牌区域的颜色特征和纹理特征进行车牌定位。首先利用车牌的颜色特征对车辆的彩色图像进行颜色分割，再利用边缘检测得到车牌的纹理特征，并结合车牌的长宽比进行筛选，将两种方法得到的结果取交集，最后通过行扫描算法和垂直投影算法去除车牌的边界，得到最终的车牌定位结果。
对我国车牌字符的特点进行了分析，采用了深度学习算法中的BP模型进行字符识别。对车牌定位得到的结果进行垂直投影字符分割，然后训练改进后的BP网络，将分割的结果输入到训练好的网络中进行识别，输出结果。
本文采用的车牌定位算法充分利用了图像的颜色和纹理等特征，相对于仅利用车牌图像单一特征的算法相比，准确率大大提高，能更好的应对复杂情况下的车牌图像。字符识别算法中由于我国车牌字符与其他国家有着很大的差别，所以采用改进的BP模型进行识别，该算法相比传统的BP模型在识别性能方面有更好的表现，而时间花费也在可接受范围，满足系统的性能要求。
文档展示
文档格式：WORD
文档字数：13000字
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