2022-06-20 10:07:03 索炜达电子 877
文件编号：B55
文件大小：15M
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简要概述：基于Matlab BP神经网络汽车牌照识别和分类方法(GUI界面)，随着信息时代的到来，现代智能交通系统能够很轻易的识别出汽车牌照，这是智能交通管理的标志之一。智能交通管理系统的牌照识别集合了图像采集和预处理、车牌定位技术、字符分割和字符识别等相关技术。其中，车牌定位、字符分割和字符识别是最关键的技术，也是本次毕业设计的难点所在。正确利用好这三种关键技术，将有助于牌照识别的实时性和准确性，对于智能交通系统的实现有着决定性作用。在MATLAB软件开发环境下，系统首先对图像进行预处理、然后将预处理后的图像进行定位分割，最后识别出相应牌照上的字符，这样就可以模拟设计出汽车牌照识别系统。本文的图像预处理模块是将图像灰度化和用Canny算子进行边缘检测，汽车牌照定位依据是它的颜色特征，使用MATLAB中的Radon函数和Imrotate函数来进行车牌矫正；分割字符时，需要先找到连续的文字块，然后根据长度大小来确定是否分割，假如所找到的连续文字块的长度大于阈值，那么就表示可以对此文字块进行分割。并且为了能对车牌上的字符进行正确的识别，本文将采用BP神经网络算法。最后设计GUI界面，使界面更加简洁明了，便于操作。根据实验得出的结论，这种方式可以对蓝色的车牌进行高效、精确的识别，同时，也对光照、旋转和噪声表现出很好的鲁棒性，定位精度和识别正确率甚至可以超过90%。
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├ 1.项目源码
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