基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別系統(tǒng)研究

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別系統(tǒng)設(shè)計研究摘要近年來，隨著車輛數(shù)量的增加，交通管理、安保監(jiān)控等領(lǐng)域?qū)τ谲嚺谱R別技術(shù)的需求越來越大。傳統(tǒng)的車牌識別系統(tǒng)主要依賴于手工設(shè)計的特征提取算法，而這些算法難以解決圖像復(fù)雜度高、干擾噪聲多等問題，從而導(dǎo)致準(zhǔn)確率不高。因此，汽車牌照識別是汽車牌照識別領(lǐng)域的一個重要課題。汽車牌照識別系統(tǒng)（LPR）是ITS(InformationTradeSystemSystem,ITS）的一個重要組成部分。在現(xiàn)代交通管理系統(tǒng)中，起著舉足輕重的作用。本文主要采用了基于MATLAB的仿真和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，對車牌圖像的預(yù)處理，車牌定位，車牌字符的分割，車牌字符的識別進(jìn)行了研究。為實現(xiàn)汽車牌照的自動識別，設(shè)計了一個系統(tǒng)。識別后得到完整的車牌信息，準(zhǔn)確率可達(dá)95%?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別系統(tǒng)可應(yīng)用于交通管理、安保監(jiān)控等領(lǐng)域，能夠識別車牌號和監(jiān)控等功能，因此，本項目的研究意義重大。而且，在深度學(xué)習(xí)技術(shù)持續(xù)進(jìn)步的情況下，車牌識別系統(tǒng)也將不斷優(yōu)化，具有廣泛的應(yīng)用前景。關(guān)鍵詞：圖像預(yù)處理，車牌定位，車牌字符分割，車牌識別AbstractInrecentyears,withtheincreaseinthenumberofvehicles,thereisagrowingdemandforlicenseplaterecognitiontechnologyinfieldssuchastrafficmanagementandsecuritymonitoring.Traditionallicenseplaterecognitionsystemsmainlyrelyonmanuallydesignedfeatureextractionalgorithms,whicharedifficulttosolveproblemssuchashighimagecomplexityandinterferencenoise,resultinginlowaccuracy.Therefore,theneuralnetwork-basedlicenseplaterecognitionsystemhasbecomearesearchhotspot.Oneofthecorecomponentsofintelligenttransportationsystems(ITS)isthelicenseplaterecognitionsystem,alsoknownasLPR,whichplaysacrucialroleandisanimportantpartofmoderntrafficmanagementsystems.UsingMATLABsimulation,theneuralnetworkalgorithmisusedtostudypreprocessthelicenseplateimage,thelocationofthelicenseplate,thesegmentationofthelicenseplatecharacter,theidentificationofthelicenseplate,etc.recognitiontechnologies.Asystemisdesignedtoidentifylicenseplates.Theneuralnetwork-basedlicenseplaterecognitionsystemcanbeappliedtofieldssuchastrafficmanagementandsecuritymonitoring,andcanidentifylicenseplatenumbersandmonitorfunctions,withimportantapplicationprospects.Furthermore,withthecontinuousdevelopmentofdeeplearningtechnology,thelicenseplaterecognitionsystemwillbecontinuouslyoptimized,withbroadapplicationprospects.Themainfocusoftheresearchisontheapplicationofneuralnetworkalgorithmsintheaspectsofimagepre-processing,licenseplatelocation,licenseplatecharactersegmentation,andlicenseplaterecognition.Keywords:Imagepre-processingLicenseplatelocalizationLicenseplatecharactersegmentationLicenseplaterecognition第一章緒論1.1課題背景及研究意義1.1.1車牌識別系統(tǒng)背景隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和人們生活水平的提高，私人汽車數(shù)量的增加，對交通控制和安全管理提出了更高的要求，智能交通管理（ITS）是目前交通管理領(lǐng)域的一個重要發(fā)展趨勢。然而，作為智能交通系統(tǒng)的核心，車牌識別技術(shù)(LPR)發(fā)揮著決定性的作用，利用該技術(shù)可實現(xiàn)車輛的自動注冊、驗證、監(jiān)控報警、高速公路收費、停車場管理、車輛在特殊地點的進(jìn)出許可等功能[1]。本文提出了一種基于圖像處理，模式識別，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別方法。在智能交通領(lǐng)域中，自動車牌識別技術(shù)被視為解決交通管理問題重要手段，它是計算機圖像處理技術(shù)和模式識別技術(shù)的典型應(yīng)用。能夠?qū)崿F(xiàn)從輸入到輸出的非線性映射，因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)秀的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，分類、容錯和魯棒能力都很強。它可以解決車牌字符在速度和正確率方面的問題，因為它可以在受到干擾的情況下對字符進(jìn)行分類和識別。所以在汽車車牌識別中應(yīng)用非常廣泛REF_Ref135830359\r\h[2]。近年來，隨著計算機視覺技術(shù)的發(fā)展，汽車牌照的自動識別已成為汽車牌照識別領(lǐng)域中的一個熱點問題。目前，汽車牌照識別系統(tǒng)已成為交通管理、智能安保等方面的一個熱門話題。1.1.2車牌識別系統(tǒng)研究意義車牌識別技術(shù)的意義在于提高智能交通管理的效率和便利性。借助車牌識別系統(tǒng)，人們可以更快、更準(zhǔn)確地對車輛進(jìn)行識別，從而協(xié)助交通管理部門對路面交通進(jìn)行監(jiān)管，實現(xiàn)交通流量的準(zhǔn)確計算和統(tǒng)計。同時，車牌識別技術(shù)也可以在門禁管理、停車場管理、違章監(jiān)管等方面應(yīng)用，帶來更高的管理效率和安全性。此外，車牌識別技術(shù)還可以作為智能支付和安防等領(lǐng)域的重要應(yīng)用之一REF_Ref135832395\r\h[3]。除了提高交通管理效率和方便性，車牌識別技術(shù)還有以下幾個方面的應(yīng)用：1.智能支付：車牌識別技術(shù)可以用于智能停車場的支付系統(tǒng)，實現(xiàn)無感支付，提高交易效率。2.安防監(jiān)控：車牌識別技術(shù)可以用于安防監(jiān)控系統(tǒng)，對進(jìn)出人員和車輛進(jìn)行實時識別，幫助提升安全管理。3.數(shù)據(jù)分析：通過對車牌識別系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，可以得到關(guān)于交通流量、車輛品牌、車輛運行狀態(tài)等方面的信息，為交通規(guī)劃和管理提供科學(xué)依據(jù)。4.環(huán)保監(jiān)管：通過車牌識別技術(shù)，可以及時發(fā)現(xiàn)高排放車輛，對其進(jìn)行管理和監(jiān)督，保護(hù)環(huán)境?？傊?，車牌識別技術(shù)在現(xiàn)代智能化的交通管理中擁有廣泛的應(yīng)用前景，可以幫助提高城市化管理水平和交通運行效率，促進(jìn)經(jīng)濟社會發(fā)展。1.2國內(nèi)外車牌識別系統(tǒng)研究的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢1.2.1國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀在國內(nèi)，由于擁有海量的車輛和人口，在交通管理和智能安防領(lǐng)域，汽車牌照識別技術(shù)是目前汽車行業(yè)普遍采用的一項技術(shù)。國內(nèi)學(xué)者對車牌識別技術(shù)的研究和應(yīng)用已進(jìn)入了實用化和產(chǎn)業(yè)化的階段REF_Ref135832475\r\h[4]。在車牌定位、字符分割、車牌識別等環(huán)節(jié)的模型設(shè)計中，采用了深度學(xué)習(xí)等一系列先進(jìn)算法，以提高車牌識別的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性2005年，中國電信發(fā)布了首個基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別系統(tǒng)，應(yīng)用于其車輛管理系統(tǒng)REF_Ref135832519\r\h[5]。2010年，華為發(fā)布了首個基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別系統(tǒng)，實現(xiàn)了超過90%的識別準(zhǔn)確率REF_Ref135832568\r\h[6]。2012年，中科院計算所發(fā)布了基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別系統(tǒng)，實現(xiàn)了更高的準(zhǔn)確率和更快的識別速度。2013年，華為發(fā)布了基于GPU的車牌識別系統(tǒng)，進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的計算速度和識別效果。2015年，阿里巴巴發(fā)布了基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別系統(tǒng)，可以實現(xiàn)高精度的車牌識別，在停車場、收費站等場景得到了廣泛應(yīng)用REF_Ref135832630\r\h[7]。2016年，商湯科技發(fā)布了深度車牌識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以實現(xiàn)百萬級別的車牌識別，在智慧交通和智慧城市等方面有著廣闊的應(yīng)用前景。2017年，科大訊飛發(fā)布了基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別系統(tǒng)，實現(xiàn)了超過99%的識別準(zhǔn)確率，該系統(tǒng)在智能停車、智慧城市等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景REF_Ref135832712\r\h[8]。2018年，曠視公司已推出一套基于深度學(xué)習(xí)與云計算技術(shù)的汽車牌照識別系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)汽車牌照的高精度、高效率的自動識別，在智能交通等多個領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。2019年，慧視通發(fā)布了基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以實現(xiàn)超過99%的識別準(zhǔn)確率，在停車場、路口監(jiān)管等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。2020年，云從科技發(fā)布了基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)在車輛管理、智慧停車、智慧交通等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景REF_Ref135832753\r\h[9]。1.2.2國外車牌識別系統(tǒng)發(fā)展歷史國外的研究者也十分注重技術(shù)創(chuàng)新，提出了一些新的方法和算法，如基于遺傳算法的應(yīng)用波勒變換技術(shù)進(jìn)行車牌識別、車牌定位等?？偨Y(jié)目前，汽車牌照識別技術(shù)在汽車牌照識別領(lǐng)域已有較大的發(fā)展。在我國，汽車牌照的識別技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，并在實用化和產(chǎn)業(yè)化的階段。而在國外，發(fā)達(dá)地區(qū)已經(jīng)成熟應(yīng)用車牌識別技術(shù)，同時，不斷提出新的技術(shù)和算法。1994年，美國Lumidigm公司首次推出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別系統(tǒng)，主要應(yīng)用于電子收費和車輛管理等領(lǐng)域REF_Ref135832778\r\h[10]。1997年，美國Intellitronix公司推出了基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別系統(tǒng)，實現(xiàn)了高效率的車輛管理和電子收費等功能REF_Ref135832797\r\h[11]。2006年，德國Cognitec公司推出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別系統(tǒng)，在歐洲收費、安保、車輛管理等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。2009年，日本NEC公司推出了基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別系統(tǒng)，實現(xiàn)了高精度的車牌識別，在日本的收費、安保、車輛管理等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。2012年，英國OpenALPR公司推出了基于圖像處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別系統(tǒng)，實現(xiàn)了高效率、高精度的車牌識別，在全球的安保、交通管理、車輛管理等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。2014年，美國Infinova公司推出了基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別系統(tǒng)，可以在從多個角度捕捉的車輛圖像上實現(xiàn)識別，在全球的收費站、停車場、交通監(jiān)管等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用REF_Ref135832832\r\h[13]。2016年，加拿大Genetec公司推出了基于深度學(xué)習(xí)和云計算的車牌識別系統(tǒng)，實現(xiàn)了超過99%的識別準(zhǔn)確率，在全球的智慧交通、智慧城市等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景。2017年，阿聯(lián)酋VIT公司推出了基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別系統(tǒng)，可以識別多種顏色、多種字體的車牌，在全球的收費站、停車場、交通監(jiān)管等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用REF_Ref135832871\r\h[14]。2018年，德國Hikvision公司推出了基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別系統(tǒng)，可以實現(xiàn)高效率、高精度的車牌識別，在全球的智慧交通、智慧城市等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景。2020年，瑞典AxisCommunications公司推出了基于端到端的深度學(xué)習(xí)的車牌識別系統(tǒng)，可以實現(xiàn)高精度、高效率的車牌識別，在全球的智慧交通、智慧城市等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景REF_Ref135832899\r\h[15]。在未來，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用的不斷推廣，相信車牌識別技術(shù)將在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用，并進(jìn)一步提高識別準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。1.2.3車牌識別技術(shù)的發(fā)展趨勢在未來，車牌識別技術(shù)會有以下幾個發(fā)展趨勢：1.云端化：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)將向云端化方向發(fā)展。將車牌識別數(shù)據(jù)存儲在云端，可以大大提升數(shù)據(jù)的安全性和處理效率。2.AI技術(shù)應(yīng)用：人工智能技術(shù)將在車牌識別系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用，通過深度學(xué)習(xí)等算法，可以提高牌識別的準(zhǔn)確率。3.多模態(tài)融合：車牌識別技術(shù)與其他傳感器技術(shù)的融合可以提供更全面的道路交通信息，如包括車流量、交通速度、路面情況等信息。4.三維立體識別：傳統(tǒng)車牌識別技術(shù)只能進(jìn)行二維平面識別，而三維立體識別技術(shù)可以通過攝像頭的角度、高度等條件綜合識別車輛，提高車牌識別準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。5.智能化應(yīng)用：車牌識別技術(shù)將越來越多地應(yīng)用于城市智能交通管理中，包括智能停車、道路監(jiān)管、城市安防、環(huán)保監(jiān)管等方面。綜上所述，車牌識別技術(shù)的不斷創(chuàng)新和應(yīng)用，將為城市交通管理提供更加智能化、高效化和便捷化的解決方案。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能，語音識別，圖像識別，智能機器人等方面，機器學(xué)習(xí)，自然語言處理，圖像處理等都有很好的應(yīng)用前景。1.3文章主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排第一章為緒論，首先闡述了本論文的選題背景和選題意義，然后對國內(nèi)外汽車牌照識別技術(shù)的發(fā)展概況進(jìn)行了概述，并對論文的主要工作進(jìn)行了闡述。第二章，對Matlab進(jìn)行了概述，并對其在網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用進(jìn)行了展望，對網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)進(jìn)行了闡述。第三章對汽車牌照識別系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)的研究，主要內(nèi)容有：汽車牌照的獲取、汽車牌照的預(yù)處理、汽車牌照的定位、汽車牌照文字的提取等。第四章，闡述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論及結(jié)構(gòu)，建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并進(jìn)行了訓(xùn)練。最后給出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識結(jié)果。第二章Matlab及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹2.1Matlab簡介及應(yīng)用前景Matlab是一種數(shù)值計算與數(shù)據(jù)可視化軟件，該軟件提供了數(shù)學(xué)、工程、科學(xué)等領(lǐng)域的計算和分析工具。Matlab可以讓用戶輕松進(jìn)行線性代數(shù)、統(tǒng)計分析、優(yōu)化、信號處理、非線性系統(tǒng)等高級數(shù)學(xué)計算，還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化、2D和3D繪圖。Matlab包含了非常方便的命令行界面。Matlab還具有可擴展性，用戶可以通過添加算法、編寫自定義函數(shù)等來擴展Matlab的功能。Matlab通常用于工程、科研以及數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域。2.1.1Matlab的應(yīng)用Matlab（MatrixLaboratory）最初是由MathWorks公司于1984年開發(fā)的一種科學(xué)計算、數(shù)據(jù)分析和可視化的軟件，Matlab既是一種編程語言，也是一種交互式環(huán)境。Matlab在數(shù)學(xué)、工程和科學(xué)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，主要用于以下方面：1.科學(xué)計算：Matlab提供的各種數(shù)學(xué)和科學(xué)計算工具，能夠處理線性代數(shù)、信號處理、非線性優(yōu)化、微積分等各種數(shù)學(xué)問題。2.模擬和建模：Matlab能夠?qū)ΜF(xiàn)實中的問題進(jìn)行建模和模擬，并通過數(shù)據(jù)分析和可視化來幫助用戶更好地理解其結(jié)果。3.數(shù)據(jù)分析：Matlab提供了各種統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)處理工具，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行可視化、探索性數(shù)據(jù)分析、回歸分析、時間序列分析等。4.控制系統(tǒng)設(shè)計：Matlab可以進(jìn)行控制系統(tǒng)的建模和仿真，控制策略的設(shè)計和參數(shù)優(yōu)化等。5.圖像處理：Matlab為數(shù)字圖像處理、圖像重構(gòu)、圖像分析等提供了多種圖像處理工具。Matlab也有很多額外的工具包，這些工具包可以擴大它的能力，以適應(yīng)各種應(yīng)用需求，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、優(yōu)化、信號處理、映像處理、統(tǒng)計學(xué)等等。總之，Matlab是一個有著廣闊應(yīng)用前景的強大的數(shù)學(xué)計算，數(shù)據(jù)分析和可視化工具。2.1.2Matlab的特性除了上述提到的應(yīng)用領(lǐng)域，Matlab還有一些獨特的特性，包括：1.矩陣運算：Matlab是以矩陣的運算為基礎(chǔ)的，使用者可以在矩陣上執(zhí)行乘法、加法、轉(zhuǎn)置、逆向等多種運算。2.交互環(huán)境：Matlab為使用者提供了一個交互環(huán)境，使用者可以通過在指令行中輸入指令，從而實現(xiàn)快速的運算以及數(shù)據(jù)的可視化。3.易于上手：MATLAB的文法十分簡單，便于使用者快速上手。4.效率：MATLAB的應(yīng)用優(yōu)化算法和高效的矩陣計算庫，因此可以快速處理大規(guī)模的計算。2.1.3Matlab的常用功能除此之外，Matlab還有一些非常有用的功能：1.內(nèi)置函數(shù)庫：Matlab提供了大量的內(nèi)置函數(shù)庫，包括數(shù)學(xué)函數(shù)、統(tǒng)計學(xué)函數(shù)、信號處理函數(shù)等。2.可視化：Matlab是一種很好的數(shù)據(jù)可視化工具，它能使復(fù)雜的數(shù)據(jù)變成簡單易懂的圖表，并具有很強的可視化能力。3.支持多種平臺：MATLAB支持多種操作系統(tǒng)，如Windows,MacOS,Linux。總體而言，MATLAB的應(yīng)用范圍很廣，具有強大的計算和可視化功能，特別適用于科學(xué)研究、工程設(shè)計和數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的專業(yè)人士。Matlab作為一種在科學(xué)、工程、技術(shù)等各方面都有廣泛應(yīng)用前景的工具，必將在今后的發(fā)展中起到舉足輕重的作用。下面是Matlab在將來的一些應(yīng)用：1.人工智能和機器學(xué)習(xí)：Matlab提供了各種工具，可以用于人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。Matlab憑借其靈活的數(shù)值計算和可視化功能，幫助研究人員在機器學(xué)習(xí)方面取得了許多重大的突破。2.物聯(lián)網(wǎng)：Matlab可以用于開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序和解決方案，涉及數(shù)據(jù)分析、預(yù)測和自動控制等方面。3.生物醫(yī)學(xué)工程：Matlab可用于生物醫(yī)學(xué)工程的各種計算和分析任務(wù)，例如信號處理、圖像處理、生物統(tǒng)計分析和醫(yī)療成像等。4.航空航天：Matlab在航空航天領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，例如飛行控制系統(tǒng)的設(shè)計和仿真、導(dǎo)航、自動控制等領(lǐng)域。5.金融工程：Matlab的計算和分析工具可應(yīng)用于金融工程，如風(fēng)險管理、投資組合優(yōu)化、資產(chǎn)定價和期權(quán)定價模型等?？傊?，Matlab在科學(xué)、工程和技術(shù)領(lǐng)域中的應(yīng)用前景非常廣泛，Matlab將繼續(xù)發(fā)揮重要的作用，為各種應(yīng)用領(lǐng)域的專業(yè)人員提供強大的計算和可視化功能，幫助人們更好地理解和解決各種復(fù)雜的問題。2.1.4Matlab的特定應(yīng)用前面提到的領(lǐng)域，Matlab還有一些特定的應(yīng)用，例如：1.機器視覺：Matlab可以開發(fā)用于圖像處理和計算機視覺的應(yīng)用程序，例如目標(biāo)檢測、圖像識別、圖像分割和特征提取等。2.圖像處理：Matlab提供了各種圖像處理工具，包括像素操作、濾波器、形態(tài)學(xué)處理、轉(zhuǎn)換等，用戶可以用它來處理數(shù)字圖像，例如去噪、增強、分割與壓縮。3.控制系統(tǒng)設(shè)計：MATLAB為控制系統(tǒng)的設(shè)計與分析提供了專用的工具包，用于設(shè)計和分析控制系統(tǒng)，運用這一工具箱，用戶可以進(jìn)行控制系統(tǒng)建模、仿真、參數(shù)優(yōu)化等。4.信號處理：Matlab可以用于數(shù)字信號處理的各個方面，用戶可以在Matlab上進(jìn)行信號諧波分析、時頻分析、音頻處理等操作。Matlab還支持各種編程語言，例如C、C++、Java和Python，這使得用戶能夠?qū)atlab集成到其他應(yīng)用中，比如網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，臺式機應(yīng)用，手機應(yīng)用等等。整體而言，Matlab具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，能夠幫助各種專業(yè)人士解決各種復(fù)雜的問題，Matlab將繼續(xù)發(fā)揮其重要作用，并與其他技術(shù)相結(jié)合，為用戶提供更多功能和更廣泛的應(yīng)用。2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介2.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetwork）是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理系統(tǒng)，它由大量相互連接的節(jié)點組成，每個節(jié)點對應(yīng)于生物神經(jīng)元，每個節(jié)點對輸入進(jìn)行處理，并將結(jié)果傳遞給其他節(jié)點。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用于模式識別、分類、預(yù)測、優(yōu)化等領(lǐng)域。該網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱藏層、輸出層組成。在此基礎(chǔ)上，本文提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，就是通過學(xué)習(xí)輸入輸出的關(guān)系，不斷地調(diào)節(jié)神經(jīng)元間的連接權(quán)值，從而使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出更接近于真實的輸出。常用的學(xué)習(xí)算法有BP算法，神經(jīng)進(jìn)化算法，深度學(xué)習(xí)等。2.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點及應(yīng)用除了上述提到的特點和應(yīng)用領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的其它特性和應(yīng)用有：1.并發(fā)處理能力：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備并發(fā)處理的能力，能夠?qū)Ａ康臄?shù)據(jù)進(jìn)行迅速的處理。例如，在圖像處理中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以同時處理多個圖像，顯著提高處理速度。2.組合和連接：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以利用大量的節(jié)點之間的組合和連接來實現(xiàn)復(fù)雜的計算和決策。3.自適應(yīng)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能根據(jù)環(huán)境及數(shù)據(jù)的改變，對節(jié)點間的連接權(quán)重進(jìn)行調(diào)節(jié)，在一定程度上適應(yīng)不同的輸入和輸出。4.較弱的解釋能力：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和預(yù)測，但其解釋能力并不是很強，無法很好地策過程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用還包括金融領(lǐng)域的交易預(yù)測、股票價格預(yù)測，以及商業(yè)領(lǐng)域的銷售預(yù)測、市場研究等。隨著深度學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)的進(jìn)步，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。比如，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對圖像進(jìn)行處理，能夠?qū)崿F(xiàn)對圖像的自動識別與分類；本文介紹了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自然語言處理方法。采用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，實現(xiàn)了人臉、身份的識別?？傊?，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各種領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，它的特點和優(yōu)點使得其在人工智能、機器學(xué)習(xí)和自然語言處理等領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用，其將成為更多應(yīng)用場景中的重要工具和技術(shù)。2.3本章小結(jié)本章內(nèi)容介紹了Matlab的基本介紹，應(yīng)用價值，應(yīng)用前景以及一些特定的應(yīng)用；還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些基本介紹，發(fā)展趨勢，應(yīng)用前景以及特點和應(yīng)用。本文將在4.1章節(jié)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行詳細(xì)的介紹及應(yīng)用。第三章系統(tǒng)設(shè)計3.1系統(tǒng)狀態(tài)設(shè)計車牌識別系統(tǒng)的構(gòu)成如圖3.1所示結(jié)果顯示車牌圖像采集車牌圖像預(yù)處理車牌定位車牌字符分割車牌識別結(jié)果顯示車牌圖像采集車牌圖像預(yù)處理車牌定位車牌字符分割車牌識別圖3.1車牌識別系統(tǒng)的構(gòu)成其中各個模塊的研究內(nèi)容包括：車牌圖像獲取：將車輛的視頻圖像數(shù)據(jù)實時抓拍下來，通過安裝在路口的攝像頭或車輛通道口傳送到電腦上，實時處理。車牌圖像處理包括灰度變換、邊緣探測和二值化等操作，目的是為了更好地對車牌進(jìn)行定位，從而突出車牌的特點。進(jìn)行車牌定位，即從所收集到的汽車影像中探測到車牌所在位置，并為了進(jìn)行后續(xù)的人物分割處理，提取出包含車牌影像的區(qū)域。在確定了車牌的位置后，對車牌進(jìn)行了字符分割，并將車牌分成了多個單獨的單詞車牌認(rèn)字：對每一位抽取出來的人物都要進(jìn)行歸一化處理，再利用事先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行認(rèn)字。成績說明：號牌經(jīng)處理后顯示，對照原號牌進(jìn)行成績復(fù)核。3.2各個模塊設(shè)計3.2.1車牌圖像采集利用CCD攝像機對牌照進(jìn)行攝像，通過感應(yīng)器或監(jiān)控器檢測到汽車行駛過程中發(fā)生的改變，從而啟動攝像系統(tǒng)。車牌自動識別模塊首先對車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后通過車牌定位，人物分割，人物識別等一系列的過程，最后識別出車牌號后，即可對車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理。評定結(jié)果和原牌照影像會經(jīng)由網(wǎng)路傳送至監(jiān)控室。未來車牌查詢，交通流量統(tǒng)計等等，都要等以后再說。這一設(shè)計主要是為了實現(xiàn)車牌圖像的識別，這些圖像已經(jīng)被收集到了。3.2.2車牌圖像預(yù)處理針對汽車牌照的預(yù)處理問題，提出了一種針對汽車牌照的預(yù)處理算法。為了提高汽車牌照的識別效果，本文對汽車牌照進(jìn)行了預(yù)處理。汽車牌照圖像的預(yù)處理過程一般包含了圖像增強過程、去噪、光照均衡化、車牌定位和字符分割等幾個步驟。圖像增強技術(shù)是對汽車牌照圖像的一種處理方法，它能有效地改善汽車牌照圖像的可讀性和可辨識性。常用的圖像增強技術(shù)有：光滑處理、銳化、濾波和對比度增強等。去噪是為了消除車牌圖像中的噪點或線，從而提高車牌識別的準(zhǔn)確度。降噪方法包括中值濾波、小波變換和KNN算法等。光照均衡化是為了消除光照不均衡的影響以提高車牌識別的準(zhǔn)確率。車牌定位是為了找到車牌所在的位置，它的準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性對汽車牌照識別的準(zhǔn)確性有很大的影響。而文字分割是指在對牌照進(jìn)行識別時，從牌照中提取出文字。常見的字符分割方法包括：基于形態(tài)的方法、基于投影的方法以及基于連接組件的方法等?？傊?，車牌識別的準(zhǔn)確率和成功率與車牌圖像預(yù)處理關(guān)系密切，對車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理有助于使車牌識別系統(tǒng)準(zhǔn)確地讀取車牌號碼。因此，在車牌圖像預(yù)處理的過程中，需要根據(jù)實際情況選擇適合的方法，進(jìn)行合理的處理，以提高車牌識別的效果。汽車行駛證上的文字以有限的漢字、字母、數(shù)字等為主要成分，采用固定的印刷體格式。車牌識別難，主要是由于字符在圖像上光線不均，車牌污損，高速行駛，不同顏色類型，拍攝角度及地面狀態(tài)等客觀、主觀因素造成的變形。為了提高牌證上的文字識別率，要獲得較清晰的單字，需要預(yù)先處理。在這些預(yù)處理步驟中，包括灰度轉(zhuǎn)換、邊緣檢測、腐蝕、填充和形態(tài)濾波等。好的預(yù)處理算法對之后的定位處理影響很大，所以選擇一個靠譜的預(yù)處理算法是必不可少的。如圖3.2為預(yù)處理方案設(shè)計流程圖。原始圖像原始圖像圖像灰度變換邊緣檢測對圖像進(jìn)行腐蝕對車牌圖像填充結(jié)果顯示圖3.2車牌圖像預(yù)處理流程預(yù)處理的結(jié)果顯示如圖3.3。左上方是原始圖像，左中間是邊緣檢測后的圖像，左下方是填充后的圖像，右上角為灰度處理的圖像右側(cè)中間為腐蝕后邊緣圖像，右下角為形態(tài)過濾后的圖片。圖3.3車牌圖像預(yù)處理3.3車牌定位車牌定位的原理是在整個車輛影像中，利用車牌區(qū)域的特點，對車牌進(jìn)行確認(rèn)并分離車牌區(qū)域。車牌識別后期能不能和準(zhǔn)不準(zhǔn)，將直接看定位成功與否和準(zhǔn)確不準(zhǔn)。車牌定位方法所采用的具體方法包括數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運算，以邊緣探測為基礎(chǔ)，以區(qū)域生長為基礎(chǔ)，以灰度模型為結(jié)構(gòu)，以二值圖像為基礎(chǔ)，以灰度圖像為基礎(chǔ)進(jìn)行。這里列舉了包括自適應(yīng)邊界搜索法、DFT轉(zhuǎn)換法、模糊聚類法等在內(nèi)的幾種方法，一共有5種。在此，本文采用的是以自適應(yīng)邊界為基礎(chǔ)的方式，來實現(xiàn)對機動車行駛證的認(rèn)定。首先要把背景去掉，再通過一定的方式找到包含汽車牌照特征、定位的區(qū)域。最終，我們從影像中分離出了這輛車的車牌?！癊dge”是指由周圍像素灰階變化明顯的像素組合而成。邊緣兩側(cè)分屬兩區(qū)，各有均勻的灰階分布，但兩者在灰階上有一定的區(qū)別。邊界檢測的目的是為了準(zhǔn)確地確定邊界，消除噪聲。目前，已有的檢測算法包括：羅伯茨邊界算子、Prewitt算子、索貝爾算子、拉普拉斯邊界檢測等。本文提出了一種基于目標(biāo)邊緣灰階變化大的檢測算法。對不同的圖像邊界，不同的操作具有不同的敏感性，因而產(chǎn)生的結(jié)果也不一樣。在大量的試驗研究中，我們發(fā)現(xiàn)羅伯茨邊界算符是一個尋找邊界的算符，它是一個利用局部變化的算符，具有相當(dāng)高的精確度。普雷維特算符和索貝爾算符都能在某種程度上壓制噪聲，但是并不能徹底去除偽邊。拉普拉斯算子是一類二階微分算子，它可以對圖象中的階梯形邊界點進(jìn)行準(zhǔn)確的定位，并且它是旋轉(zhuǎn)的、不變的。但是，這種算法在應(yīng)用時，會損失掉一部分邊界方向上的信息，從而使其抗噪聲性能有所下降。為了獲得最好的結(jié)果，必須根據(jù)實際情況和實際情況，選取適當(dāng)?shù)倪\算符，并結(jié)合實際情況，采用適當(dāng)?shù)倪\算符來實現(xiàn)。詳細(xì)的定位流程在圖3.4中給出。原始圖像圖像預(yù)處理邊緣算子及其二值車牌定位原始圖像圖像預(yù)處理邊緣算子及其二值車牌定位圖3.4車牌定位流程圖圖3.5顯示了對牌照的處理結(jié)果。左上方是定位剪切后的車牌圖像，右上方是經(jīng)過了牌照灰度處理后的圖像。左下角為二值化后的車牌圖像，右下角為中值濾波后的二值化圖像。圖3.5車牌定位處理結(jié)果3.4車牌字符分割將號碼區(qū)分割成若干個單獨的字碼區(qū)，將單個有意義的字提取出來，作為一個獨立的人物形象，此為人物區(qū)隔。如果出現(xiàn)文字分割斷裂或粘連的情況，就會直接影響到單字辨識的效果，這就會造成系統(tǒng)辨識上的困難。這個設(shè)計使用垂直投射來劃分人物。首先進(jìn)行二值圖象處理，然后進(jìn)行水平和垂直方向的校正，消除噪聲。最后，對車牌圖像進(jìn)行灰度累加，實現(xiàn)了對車牌圖像的分割。也就是所謂的“立體投影”。當(dāng)字元之間有間隔或字元之間有間隙時，通過對字元進(jìn)行縱向投影，可以獲得一個極小的局部值。因此，在文本部分的最小值為6的地方，對字符進(jìn)行分割是最佳的。它具有高度的簡單性，而且在程序設(shè)計上也比較簡單，設(shè)計起來容易上手，操作起來也比較容易上手。考慮到車牌定位產(chǎn)生的是彩色車牌區(qū)域影像，因此需要先預(yù)處理影像再進(jìn)行文字分割。如圖3.6所示為列累加方向像素點灰階。圖3.6列累加方向像素點灰階。如圖3.7為車牌字符分割后的結(jié)果。圖3.7車牌字符分割結(jié)果如圖3.8為車牌字符歸一化后的顯示結(jié)果以此可以明確的顯示出車牌信息。圖3.8車牌字符歸一化后顯示結(jié)果3.5本章小結(jié)本章內(nèi)容主要介紹了車牌識別系統(tǒng)的各個模塊的設(shè)計安裝以及應(yīng)用，具體內(nèi)容具體如下：車牌圖像的采集，車牌圖像的顯示，車牌圖像的定位，以及車牌字符的封割。本章設(shè)計將車牌經(jīng)過計算機視覺將車牌信息進(jìn)入電腦通過Matlab各個程序?qū)④嚺菩畔⑻崛〕鰜碓俳唤o下午的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行出來。第四章基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車牌字符識別研究4.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介BP(誤差反向傳播算法)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即一個包含了信息的正向傳遞和錯誤的逆向傳遞兩個部分的學(xué)習(xí)過程。在輸入層，各個神經(jīng)元對外界的信息進(jìn)行處理，然后通過中層，再將這些信息傳輸?shù)礁鱾€神經(jīng)元。中間層是整個系統(tǒng)的內(nèi)部信息加工中心，其作用就是利用信息的轉(zhuǎn)換來適應(yīng)系統(tǒng)的要求。根據(jù)需要，可以將中間層設(shè)計為單層或多層。各輸出層的神經(jīng)元接受信息，經(jīng)過上一層隱含信息的傳遞及后續(xù)加工，即為一種信息的傳播。最后，輸出層將信息加工的結(jié)果輸出到外部世界。誤碼后傳過程會在輸出結(jié)果不符合預(yù)期的情況下開始。該算法采用梯度遞減的方法，對各層權(quán)重進(jìn)行逐層校正，由輸出層到隱含層，再到輸入層。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，使每一層的信息循環(huán)地傳遞，修正錯誤，并重新調(diào)整每一層的權(quán)重。這個過程將繼續(xù)進(jìn)行，直到達(dá)到一個可接受的水平，并且該網(wǎng)絡(luò)的輸出錯誤也會減少。按照預(yù)設(shè)的數(shù)量來學(xué)習(xí)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型屬于一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（簡稱BP)，它包括了輸入輸出模型，作用函數(shù)模型，誤差計算模型，自適應(yīng)模型等。節(jié)點輸出模型隱節(jié)點輸出模型其計算原理如公式(4-1)所示：Oj=f(ΣWij×輸出節(jié)點輸出模型其計算原理如公式(4-2)所示：Yk=f(∑Tjkf-非線形作用函數(shù)；q-神經(jīng)單元閾值。作用函數(shù)模型刺激函數(shù)(expressionfunction)又稱作用函數(shù)，其功能體現(xiàn)了下層輸入對上層節(jié)點刺激信號的影響。一般情況下，激勵函數(shù)的取值范圍是（0,1)，在（0,1）中，經(jīng)常被使用的函數(shù)是sigmoid函數(shù)，它的計算函數(shù)如公式（4-3）所示：f(x)=1/(1+誤差計算模型誤差計算模型（ErrorComputingModel）是一個反映神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)期望輸出的函數(shù)，并對輸出誤差的幅度進(jìn)行計算，其計算原理如公式（4-4）所示。Ep=1/2×∑(tpi-tpi-i節(jié)點的期望輸出值；Opi-i節(jié)點計算輸出值。自學(xué)習(xí)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)步驟包含了在較低的結(jié)點和較高的結(jié)點間設(shè)定一個權(quán)值矩陣Wij，并基于錯誤校正的方法。BP網(wǎng)絡(luò)可以采取無師自通的學(xué)習(xí)方法，具有特定的期望值，也可以采用無師自通的模式，無導(dǎo)師的輸入模式。其計算原理如公式(4-5)所示。△Wij(n+1)=h×Φ其中，h-學(xué)習(xí)因子；Фi-輸出節(jié)點i的計算誤差；Oj-輸出節(jié)點j的計算輸出；a-動量因子。如圖4.1為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),對左輸入層的輸入進(jìn)行了隱含層的處理，并對其進(jìn)行了輸出。圖4.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)4.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個典型的有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)實例，它的訓(xùn)練主要是通過錯誤后向傳播算法來不斷地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重矩陣。由于汽車牌照通常是由漢字，英文和數(shù)字構(gòu)成的，所以選取的樣本必須具有這些特征，并用BP網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行訓(xùn)練和識別。由于這一實驗的特殊性，車牌圖像需要識別的數(shù)量有限，所以得到的車牌字符集不夠齊全。只處理車牌中的漢字“渝”字，以簡化問題。我們要訓(xùn)練的人物包括數(shù)字0~9以及字母a，l，m，n，r。本期集訓(xùn)如圖4.2所示，可以得到漢字，數(shù)字，字母等信息。漢字：數(shù)字0~9：字母：圖4.2訓(xùn)練樣本4.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別結(jié)果如圖4.3為對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練經(jīng)過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別準(zhǔn)確率可以大大提高。圖4.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本辨識應(yīng)用訓(xùn)練有素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，圖4.4顯示的是車牌的辨識作用。不同的車牌的識別效果也不同。圖4.4不同車牌識別結(jié)果4.4本章小結(jié)本章內(nèi)容詳細(xì)的介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理識別了經(jīng)過Matlab處理的信息得出車牌的信息，并經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及整個車牌識別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。結(jié)論采用自動識別汽車號牌技術(shù)的智能交通系統(tǒng)越來越多，在現(xiàn)代交通運輸體系中占有舉足輕重的地位。對于交通工具的發(fā)展，優(yōu)秀的自動識別技術(shù)必不可少。我們通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對汽車牌照進(jìn)行識別，做到預(yù)處理，定位，分割，辨識。但不同車牌的傾斜度、位置都不一樣，所以算法還有待完善。分割參數(shù)需要根據(jù)其特點進(jìn)行調(diào)整，才能實現(xiàn)不同的車牌識別。一方面，本文介紹了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車牌照自動識別方法，該方法具有較高的識別準(zhǔn)確率和識別速度。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在圖像識別方面獲得了巨大的成功，而以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的車牌識別技術(shù)能夠充分發(fā)揮深度學(xué)習(xí)的優(yōu)點,在圖像處理、特征提取和模式識別等方面實現(xiàn)更高精度的識別和更快速的處理速度。這種技術(shù)已經(jīng)成功應(yīng)用于眾多場景，例如停車場、公路收費站、電子警察等領(lǐng)域，它在交通管理、公共安全、物流、反恐等方面將繼續(xù)發(fā)揮重要作用。另一方面，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別技術(shù)具有更多的發(fā)展空間。例如，可以開發(fā)一些新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或算法，以及更深層次的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，進(jìn)一步提高車牌識別的精度和速度，同時增強識別系統(tǒng)的自適應(yīng)性、魯棒性和可擴展性。從應(yīng)用角度來看，車牌識別技術(shù)也可以通過與其他技術(shù)的集成，來實現(xiàn)更加廣泛的應(yīng)用，例如與GPS、智能車輛協(xié)同或云計算等技術(shù)的結(jié)合，形成更智能、更