基于区域统计和BP神经网络的车牌识别

来源：电子测量技术杂志2019年第8期北京时间：

作者：盛兆亮，高军伟

摘要：为从车牌图像中获得车牌的字符信息，需要对字符识别系统进行研究。车牌识别过程分为图像预处理、车牌定位、车牌校正与分割和车牌字符识别4个环节。针对前3个环节，完成了图像中值滤波、Sobel算子边缘检测、数学形态学处理、Otsu二值化和Hough变换校正等工作，获得了单一标准字符图像。在车牌字符识别环节中，首先根据汉字位置，利用模板匹配算法对汉字进行识别，对于数字、字母字符，将字符图像分割，通过统计图像各部分的连通区域数以获得字符形态特征，据此设计并训练BP神经网络识别字符。最终获得能完成图像中的车牌字符识别的系统。

关键词：智能交通系统;车牌字符识别;模板匹配算法;BP神经网络;连通区域统计;Sobel边缘检测算子