车牌识别系统.docx

基于脉冲神经网络的车牌识别系统的设计与实现【中文摘要】车牌识别系统是集人工智能、图像处理、数据融合、计算机视 觉和模式识别等技术为一体的复杂系统，其主要包括车牌定位、字符分割和字符 识别三大模块本文主要结合图像处理技术与模式识别技术，对车牌定位、字符 分割和字符识别进行了深入研究，并在Matlab平台上对部分算法进行仿真验证， 同时在此基础上，运用VC++2012平台，设计了车牌识别系统，并且可以植入同 学设计的智能停车管理系统的ARM开发板，实现车牌的识别本文主要提出基于脉冲神经网络的车牌定位算法该算法主要分为两个部 分：粗定位和精确定位利用脉冲神经网络进行颜色分割，初步定位车牌区域； 然后进行图像预处理，此过程也是利用SNN进行边缘检测，能得到更好的车牌边 缘图此算法具有较高的定位率，能对各种底色车牌进行定位，有利于后面的字 符分割和识别对于字符分割模块主要是利用字符的垂直投影和字符的固有特征，根据字符 间隙对应投影的极小值和投影曲线呈现波峰、波谷交替出现的特点，来分割车牌 字符本文主要是基于BP神经网络的字符识别算法其中采用改进的粗网格特征 和粗外围特征对汉字进行特征提取；采用改进的粗网格特征对字母和数字进行特 征提取，有利于后面BP神经网络的训练，提高了车牌的识别率。

关键子】脉冲神经网络（SNN）；车牌定位；边缘检测；字符分割；字符识别1.绪论1.1车牌识别系统的研究背景及意义车牌识别技术的研究背景主要是1990［1 ］年美国智能交通学会CITS America提出了智能 交通系统（In telligent Transpor tat ion Sys tems（ITS））的概念，车牌识别技术研究随着智 能交通系统的广泛应用而加深，智能交通系统主要指的是利用先进的计算机技术、信息技术 等来控制整个交通运输体系，随着人们的物质生活水平有了显著的提高，汽车进入寻常百姓 家，智能交通系统也逐渐受到人们的关注目前，在世界上很多国家特别是经济发达的国家 已经广泛应用了智能交通系统，并且在这个领域的研究有些国家取得了不错的成果，但是在 智能交通系统［2］这方面的研究我国相对比较弱，尽管如此，随着智能交通技术广泛应用和研 究的加深以及奥运会的成功举办，在我国智能交通系统也慢慢起步了，由于中国车牌的格式 比较复杂与国外的车牌有较大差异，所以对于国内车牌图像分析与识别还是具有一定的困 难近年来，随着经济发展，城市化进程加快，交通管理面临了很大的挑战，为了缓解交通 压力，需要发展与其相关的车牌识别系统。

由于车牌识别系统在城市交通监控、电子收费系 统、高速公路自动收费系统和停车管理系统等等都有广泛应用，因此有着广泛的应用前景在未来城市智能交通监控系统中，车牌识别系统是关键的技术之一，主要是通过检测识 别车牌和统计车辆情况，将交通数据提供给在道路交叉处的信号灯，同时可以提供车辆诱导 信息、动态更新车辆电子地图；在高速公路自动收费系统中，可以有效缓解车辆堵塞和交通 拥挤的情况，提高车辆的流通速度;在停车管理系统中可以有效防止车位被占以及车辆被盗； 在流量观测站中，记录车牌、对违章车辆进行监控，可以更好服务交通部门，提高观测的可 靠性、准确性及高效性；同时通过自动识别牌照和车型，可以有力的辅助侦破汽车犯罪案件对车牌识别系统的需求越来越大，因而对车牌识别技术的研究和应用系统开发具有重要的现 实意义1.2车牌识别系统和脉冲神经网络的研究现状车牌识别技术的发展很快，现在国内外大量的公司、大学和研究机构都在从事车牌识别 技术的研究和开发工作，有些车牌识别系统已经投入到了实际运用当中比较成功的产品有： 以色列Hi_Tech公司的See/Car Sys tem系列产品、我国香港Asia Vision Technology公司的 VECON产品、新加坡Optasia公司的VLPRS产品、中科院自动化研究所汉王公司的“汉王眼”， 深圳市吉通电子有限公司的产品、中智交通电子系统有限公司的产品等。

表1是根据文献[1] 和有关资料整理的若干车牌识别系统的性能指标表1若干车牌识别系统的性能指标国家产品车牌定位率(%)车牌识别率(%)意大RITA75.27德国VESUV7284日本车牌识别系统9686.8-89.2 （白天），62-77 （夜间）西班牙LOCOMOTIVA9095 (天气好)，70 (天气不好)泰国车牌识别系统84.2980.81中国汉王眼9895中国文通白天298%,夜晚292%由于不同国家的车牌使用的文字不同，因此上述的指标不能做简单的比较国由于车牌 数据数据没有统一来源，统计方法和标准未明确定义以上数据只能作为参考一般认为, 在成像条件较好的情况下，国内的车牌识别率可以达到90%左右研究方面，清华大学人工 智能国家重点实验室、西安交通大学的图像处理与识别研究室、上海交通大学的计算机科学 与工程系、浙江大学的自动化系等也有相关的研究第一代神经网络只能处理二进制数据，主要是一个简单的神经元模型第二代神经网络 包括比较广泛，比较有代表性的是BP神经网络第三代人工神经网络就是脉冲神经网络 (Spiking Neuron Networks) 即SNN从本质来讲，神经网络编码(rate coded)的方式都 是基于神经脉冲的频率。

但是相对于其他神经网络，SNN考虑了时间信息的影响对于神经元 的模拟更接近实际其产生脉冲的主要过程是神经元的膜电位达到某一个阈值才被激活，产 生一个信号传递给其他神经元,提高或降低其膜电位，并不是在每一次迭代传播中都被激活, 但在典型的多层感知机网络中神经元在每一次迭代传播中都会被激活脉冲神经网络(SNN)为智能信息处理提供了一种新的方法2008年，美国Florida大学 的Harris项目组研究了基于SNN的信号重构；2009年，法国计算机科学与控制国家研究中心 的Escobar研究了基于前馈SNN的图像目标动作识别；2010年，Wade等提出了一种用于分类的 脉冲神经网络训练算法；2011年,M.O'Halloran等研究了脉冲神经网络在胸癌分类中的应用; 2012年，Kit Cheung等研究了脉冲神经网络在FPGA上的实现和加速方法；2013年， Kulkarni,S.R.等研究了基于ASIC的脉冲神经网络字符识别2014年，Dora, S等对脉冲神经 网络分类器的学习算法进行了研究近年来，我国也开展了这方面的研究中科院自动化所 的王秀青、侯增广等研究了基于SNN的移动机器人行为控制和环境感知问题；中科院计算所 史忠植等研究了 SNN的特征捆绑和人脸识别。

本课题组也在该领域做了相关研究比如：基于脉冲神经网络的红外目标提取，基于脉 冲神经网络的车辆车型识别，基于脉冲神经网络的运动目标识别，基于神经网络的胸癌病灶 提取，基于脉冲神经网络的视觉注意机制脉冲神经网络是一种新的智能计算方法，更加符合人类的视觉信息处理机制作为一种 新的智能计算方法，脉冲神经网络也是模式识别和机器学习中的重要研究课题，其应用研究 也具有重要的科学意义因此本文提出了基于脉冲神经网络的车牌识别系统1.3我国车牌的特点中国的机动车车牌⑶是指准予机动车在中华人民共和国境内道路上行驶的法定标志，其号码 是机动车登记编号，按照不同类型的机动车号牌，机动车登记编号包含省、自治区、直辖市 的汉字简称、用英文字母表示发牌机关的代号、由阿拉伯数字和英文字母组成的序号和有 特殊性质的机动车使用的号牌分类用汉字简称其分类、规格、颜色及适用范围如下表1-1 所示：表1-1⑶号牌的分类、规格、颜色及适用范围序 号分类外廓尺寸mmXmm颜色数 量适用范围1大型汽车号牌前：440X140后：440X220黄底黑字黑框线2中型（含）以上载客、载 货汽车和专项作业车;半 挂牵引车；电车2挂车号牌440X2201全挂车和不与牵引车固 定使用的半挂车。

3小型汽车号牌440X140蓝底白字白框线2中型以下的载客、载货汽 车和专项作业车4使馆汽车号牌黑底白字，红“使”、“领” 字白框线驻华使馆的汽车5领馆汽车号牌驻华领事馆的汽车6港澳入出境车号 牌黑底白字，白“港”、“澳” 字白框线港澳地区入出内地的 汽车7教练汽车号牌黄底黑字，黑“学”字黑框线教练用汽车8警用汽车号牌白底黑字，红“警”字黑框线汽车类警车9普通摩托车号牌前：220X95 后：220X140黄底黑字黑框线普通二轮摩托车和普通 三轮摩托车10轻便摩托车号牌蓝底白字白框线轻便摩托车11使馆摩托车号牌黑底白字，红“使”、“领” 字白框线驻华使馆的摩托车12领馆摩托车号牌驻华领事馆的摩托车13教练摩托车号牌黄底黑字，黑“学”字黑框线教练用摩托车14警用摩托车号牌220X140白底黑字，红“警”字黑框线1摩托车类警车15低速车号牌300X165黄底黑字黑框线2低速载货汽车、三轮汽车 和轮式自行机械车16临时行驶车号牌220X140天（酞）蓝底纹黑 字黑框线1行政辖区内临时行驶的 机动车棕黄底纹黑字黑跨行政辖区临时移动的框线机动车棕黄底纹黑字黑 框线黑“试”字试验用机动车棕黄底纹黑字黑 框线黑“超”字特型机动车，指轴荷和总 质量超限的工程专项作 业车和超长、超宽、超高 的运输大型不可解物品 的机动车。

17临时入境汽车号 牌220X140白底棕蓝色专用 底纹，黑字黑边 框临时入境汽车18临时入境摩托车 号牌88X60临时入境摩托车19拖拉机号牌按 NY 345.1—2005 执行上道路行驶的拖拉机目前我国有普通地方车牌号、武警车牌号、军队车牌号三种类型普通地方车牌号又叫 自选号牌车牌，如图1-1所示自选号牌车牌尺寸[3是外廓尺寸为440mmxl40mm的号牌，即 车牌长宽比为4.5:1, —共7个字符，每个字符的高宽比为2:1，首个字符为中文字符，为各 个省或直辖市的简称，第二个字符为英文大写字符，前两个字符确定该车牌所在地，后五个 字符由阿拉伯数字及英文大写字符组合而成，没有字母0和I,并且后五个字符间距相同， 七个字符大小也相同车牌的形状是矩形，字符位于矩形框中；根据车辆、用途和车型等的 不同，牌照格式的格式就不同；车牌的颜色共有五种组合（蓝底白字组合、黄底黑字组合、 白底黑字组合、黑底白字组合以及白底红字组合），底色主要是有4种：蓝底、黄底、白底 和黑底；车牌的字符投影呈现连续的“峰一谷一峰”的分布44010015210LOm CMSAF02363霁,5451245121012451245124512451245-[_ r 1 省、自治区、 间陽符 序号直辖市筒称发牌机关代号图1-1普通地方车牌1.4本文章节安排论文的章节安排如下：第一章绪论。

主要介绍车牌识别系统的研究背景及意义和其与脉冲神经网络的研究现状，同 时也介绍了我国车牌的特点以及本文的章节安排第二章车牌识别系统总体设计主要介绍一下车牌识别系统的设计流程和主。