基于BP神經網絡的智慧車牌識別系統

摘 要：車牌識別系統在我國智慧交通系統中起著重要作用。為解決識別不精準、易受環境影響等問題，本文設計一種基于BP神經網絡的智慧車牌識別系統，該系統主要包含車牌圖像預處理模塊、BP神經網絡模塊和GUI用戶界面模塊。通過MATLAB仿真，得出該系統可以在較為復雜的環境中識別車牌，并實現了在可視化用戶界面進行數字圖像的可視化操作。

關鍵詞：車牌識別 BP神經網絡 圖像處理 GUI界面

0 引言

隨著機器視覺與模式識別等技術的迅速發展，智慧車牌識別技術在現代智慧交通中發揮了重要作用。車牌識別技術包括模式識別技術、信號處理技術以及圖像處理技術等 ， ，廣泛應用于智慧停車場、違章檢測、車流監控等方面。但目前車牌識別技術仍存在準確度低，易受環境影響等問題。神經網絡具有容錯率低和適應性強的特點，并具備良好的建模和數據分析能力，為解決這一難題提供了出口。

本文在MATLAB環境下，基于BP神經網絡設計了一種智慧車牌識別系統，整個系統包括車牌圖像預處理模塊、BP神經網路模塊以及GUI用戶界面模塊，通過樣本圖像的搜集和數據庫的建立，在對目標圖像進行圖像預處理等操作的基礎上，通過與樣本圖像庫的比對，得到車牌識別結果。

1 車牌圖像預處理

1.1 車牌灰度化

在圖像處理中，將真彩色圖像通過RGB的三種分量進行顯示（R：Red，G：Green，B：Blue）。在MATLAB環境中，使用RGB2gray函數，將RGB真彩色圖像通過一系列處理后變換成單通道的灰度圖像。在車牌……