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基于RBF神经网络的车牌自动识别系统设计与实现
  • ISSN号:1006-0456
  • 期刊名称:《南昌大学学报:工科版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华东交通大学电气与电子工程学院,江西南昌330013
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60533010)
中文摘要:

车牌自动识别系统分为图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别4步。车牌准确定位是LPR系统中的关键,本文利用形态学变换对图像进行滤波聚类,HOUGH变换方法对车牌图像进行水平校正,基于RBF网络的方法识别字符。在DELPHI7.0环境下设计开发的车牌自动识别系统,经检验取得满意的效果。

英文摘要:

The LPR (License Plate Recognition) system consists of four steps: image processing methods, license plate locating, character segmentation and character identification. License plate locating is an important step in a LPR system. This paper presents a method of locating and adjusting license plates, which combines the morphological method of image processing and the method of Hough transform. A character recognition algorithm based on RBF neural network is presented. The experiments proved that algorithm is fast and accurate. At last, a system of vehicle license identification system based on Delphi 7.0 was designed. The experimental results show the good performance of the LPR system.

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期刊信息
  • 《南昌大学学报:工科版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:南昌大学
  • 主办单位:南昌大学
  • 主编:谢明勇
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  • 邮编:330047
  • 邮箱:NCDG@chinajournal.net.cn
  • 电话:0791-88305803
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-0456
  • 国内统一刊号:ISSN:36-1194/T
  • 邮发代号:44-38
  • 获奖情况:
  • 曾获首届江西省优秀期刊质量奖,第二届江西省优秀科技期刊评比先进科技期刊奖,第三届江西省优秀期刊版式设计奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:4072