基于模板比较的车牌识别算法的研究与实现毕业设计论文

车牌识别算法的训练数据集，每个字符大约有500~800张不等，每张字符图片的像素大约是28*28，用dropout等正则化避免过拟合的话，训练集是足够的。

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汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满足实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。

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基于matlab的车牌识别程序，可以正常运行，车牌识别率很高，可以识别倾斜车牌，夜间车牌识别也可以完成，蓝色车身的车牌照片也可识别。

OpenCV；QT；嵌入式；车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。 车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。

这是车牌识别算法以及代码实现，希望可以帮到大家。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。 车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。

使用神经网络算法实现车牌识别技术

车辆识别基于图像处理和模式识别理论，对含有车辆牌照的图像进行分析处理，从而确 定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。本文从车牌定位、字符分割和字符 识别三方面对车牌识别技术进行了深入研究。