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基于BP神经网络的车牌字符识别

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本文采用一种型号为TMS320C6748数字信号处理芯片(DSP),采集CMOS摄像头车辆图像数据,利用车牌照的颜色、车牌照颜色边缘化特征、几何特征共同定位车牌;由二值化投影法对车牌进行粗略的字符分割,通过字符的宽度、字符几何特征与字符的个数,精确分割,最终分割出有效的车牌字符;提取车牌字符的多个特征,利用BP神经网络进行字符识别.测试表明该系统能对车牌进行有效的识别.

黄顺、王新杰、陈纪友、杨志、黄益平、张晓姿

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衡阳师范学院物理与电子信息工程学院,湖南 衡阳 421002

图像处理 车牌识别 人工神经网络 DSP

湖南省大学生研究性学习与创新性实验项目

CX1609

2017

科技展望
宁夏科技信息研究所

科技展望

ISSN：1672-8289
年,卷(期)：2017.27(8)
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