1. 毕业设计（论文）主要目标：
我国道路交通中行驶车辆日益增多，公共环境下快速准确地识别车辆牌照显得十分重要，但目前的情况是现有的系统对车辆牌照的识别率不高。针对这一情况，本设计的目的在于研究出一个车牌识别系统。它是基于机器视觉并且通过MATLAB进行编程，用GUI来实现系统界面。系统的处理模块主要包含预处理，车牌图像处理，字符分割，字符识别等。字符识别过程中采用的是BP神经网络算法。实践结果表明，本系统能够在较复杂的环境下迅速准确地识别汽车牌照。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本设计是一个集合了机器视觉、图像处理、模式识别等技术的系统。首先摄像头捕捉拍摄到含有行驶车辆车牌的图像，图像传入到本系统后，第一步对图像进行一个大致的初步处理，即预处理。由于拍摄到的图像中含有汽车车身等部分无效信息，对输入的图像大致定位出有效的车牌区域，切割出这部分区域，进行灰度化处理。之后，再进行蒙版处理，进一步分割出车牌有效区域。日常车牌悬挂难免会有车牌放置倾斜的情况，针对这种情况，为避免对后面的识别产生影响，对其进行旋转校正。接着对图像进行二值化处理，使图像呈现明显的黑白效果，以此方便进一步来提取图像中的有效信息。车牌上位于第二第三个字符中间有一个小圆点，为防止对后续识别的影响，下一步即去除该小圆点。接着分割车牌字符，把分割出来的各个字符进行归一化，统一成同一尺寸的字符。提取出这些字符的特征，将这些字符特征放入到设置好的BP神经网络分类器中进行训练，最后通过BP神经网络识别出车牌。
3. 主要参考文献
[1]张五一,赵强松,王东云. 机器视觉的现状及发展趋势[N]. 中原工学院学报, 2008
[2]关胜晓. 机器视觉及应用发展[J]. 自动化博览, 2005, 22(3): 88-92
[3]Lisheng Jin , Huacai Xian, Jing Bie, Yuqin Sun , Haijing Houand Qingning Niu. License Plate Recognit Algorithm for Passenger Cars in Chinese Residential Areas Sensors 2012, 12, 8355-8370
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