BP神经网络在车牌字符识别中的应用研究

车牌识别系统验收标准

车牌识别系统验收标准 3.3.9.7车牌识别系统验收标准： 3.3.9.7.1基本要求：摄像机、道闸、控制器及其配件的数量、型号规格符合合同要求，设备安装位置正确，符合设计要求，电源、通信线路按规范要求连接到位，设备处于正常工作状态，隐蔽工程验收记录、系统自检和设备调试记录、有效的设备检验合格报告或证书等资料齐全。 3.3.9.7.2外观功能鉴定： 3.3.9.7.2.1车牌识别系统补光单元： 3.3.9.7.2.1.1补光单元外观：表面清洁，无划伤、污垢、器件脱落。 3.3.9.7.2.1.2补光单元连接设置：供电正常，控制连接正常。 3.3.9.7.2.1.3补光单元的安装：安装位置符合设计要求、固定牢固，配线正确、标识清楚。 3.3.9.7.2.1.4补光单元的调试：与抓拍单元兼容性良好，工作稳定。 3.3.9.7.2.2抓拍单元 3.3.9.7.2.2.1抓拍单元外观：外壳喷涂均匀，无掉漆、破损，外观文字标识清晰，无零件缺损，密封性良好， 3.3.9.7.2.2.2抓拍单元连接设置：各部件固定牢固，无滑动现象，底部可正常安装万向头及螺丝，接地正确。 3.3.9.7.2.3抓拍单元功能：输出图像清晰、色彩逼真、无扭曲抖动，测试程序可以控制抓拍单元摄像机，试程序抓拍图像清晰、识别正常。 3.3.9.7.2.4抓拍单元的调试：与车牌识别系统兼容性良好，工作稳

定。 3.3.9.7.3立柱单元： 3.3.9.7.3.1立柱单元外观：喷涂均匀，无毛刺，表面光滑，无缺损，无污垢。3.3.9.7.3.2立柱单元安装：立柱安装牢固无晃动，立柱安装垂直、美观。 3.3.9.7.4道闸单元 3.3.9.7. 4.1道闸单元外观；喷涂均匀，无毛刺，表面光滑，无缺损，无污垢，外观文字标识清晰，无零件缺损，密封性良好。 3.3.9.7. 4.2道闸单元安装：安装位置符合设计要求、固定牢固，无晃动，配线正确、标识清楚。 3.3.9.7. 4.3道闸单元功能：道闸关闭时挡车杆要与地面保持平行，道闸开启时挡车杆要与地面保持垂直，车辆通过道闸后挡车杆应自动落下，车辆在道闸杆下方时，挡车杆不能落下。 3.3.9.7.5控制器单元 3.3.9.7.5.1控制器外观：外壳完好，无破损、污损，外观文字标识清晰，无零件缺损，密封性良好。 3.3.9.7.5.2控制器单元安装：安装位置符合设计要求、固定牢固，无晃动，配线正确、标识清楚，配件安装正确、牢靠。 3.3.9.7.5.3控制器单元功能：无通信中断现象，控制道闸开启、关闭指令正确，报播语音正确、清晰,声压≥55dB（A），显示屏显示正确、清晰。 3.3.9.7.6软件管理单元

神经网络动态系统辨识与控制

神经网络动态系统的辨识与控制 摘要： 本论文表明神经网络对非线性动态系统进行有效的辨识与控制。本论文的侧重点是辨识与控制模型，并论述了动态反向传播以及静态反向传播方法在参数调节中的作用。在所介绍的模型中，加法器与重复网络结构的内部相连很独特，所以很有必要将他们统一起来进行研究。由仿真结果可知辨识与自适应控制方案的提出是可行的。整篇论文中都介绍到基本的概念和定义，也涉及了必须提出的学术性问题， 简介 用数学系统理论处理动态系统的分析与合成在过去的五十年里已经被列为应用广泛的权威科学原理了。权威系统理论最先进的地方定义于基于线性代数以及复合变量理论的先进技术线性操作器以及线性常微分方程。由于动态系统的设计技术与它们的稳定特性密切相关，线性时间不变系统的充分必要条件在上世纪已经产生了，所以已经建立了动态系统的著名设计方法。相反，只要在系统对系统基础上就可以基本上建立非线性系统的稳定性，因此对于大部分系统没有同时满足稳定性、鲁棒性以及良好动态响应的设计程序并不希奇。 过去三十年来，对线性、非时变和具有不确定参数的对象进行辨识与自适应控制的研究已取得了很大的进展。但是在这些研究中辨识器和控制器的结构选取和保证整个系统全局稳定性的自适应调参规律的构成等，都是建立在线性系统理论基础上的[1]。在本论文中，我们感兴趣的是神经网络非线性动态系统的控制与辨识。由于很少有可以直接应用的非线性系统理论结果存在，所以必须密切关注这个问题以及辨识器和控制器结构的选择和调整参数适应性规则的通用性问题。 在人工神经网络领域里，有两类网络今年来最引人注目：它们是（1）多层神经网络（2）回归神经网络。多层神经网络被证实在解决模式辨识问题[2]-[5]上非常成功。而回归神经网络则经常用于联想记忆以及制约优化问题的解决[[6]-[9]。从系统理论的观点来看，多层网络呈现静态非线性映射，而回归网络则通过非线性动态反馈系统显现。尽管两种网络存在外观上的不同外，但是很有必要将他们用统一成更一般化的网络。事实上，笔者确信将来会越来越多的用到动态因素以及反馈，这导致包括两种网络的复杂系统的产生。这样，将两个网络统一起来就成为必要。在本文的第三章，这个观点会得到进一步的阐述。 本文用了三个主要目标。第一个也是最重要的一个目标是在未知非线性动态系统中为自适应控制利用神经网络提出辨识以及控制器结构。当未知参数线性系

车牌识别系统技术方案

停车场管理系统自动车牌识别计费系统技术方案

目录 1 企业概况 (4) 1.1 公司简介 (4) 1.2 资质证书 (4) 2 概述 (10) 2.1 系统方案总体设计 (10) 2.2 项目背景 (11) 2.3 方案概述 (12) 3 系统介绍 (14) 3.1 车牌识别系统简介 (14) 3.2 系统优势 (15) 3.3 系统组成 (16) 4 主要设备参数性能介绍 (19) 4.1 CA-AB900道闸 (19) 4.2 INEX- TI200 200万高清识别一体机 (20) 4.3 CA-600读卡控制器 (22) 技术参数： (22) 4.4 软件监控界面 (23) 4.5 其他辅件 (23)

5 售后服务 (24) 5.1 保修时间及范围 (24) 5.2 维修及维护服务 (24) 5.3 更新改进服务 (24) 5.4 客户档案，完善产品质量 (25) 6 部分工程案例 (26)

1企业概况 1.1公司简介 北京市仟安科技有限责任公司是设计、研发、生产、销售、服务为一体的高新技术企业。公司凝聚了大批实力雄厚的研发团队和技术团队，凭着对智能化应用领域多年来的积淀和对未来智能化领域发展的导向，为用户提供有价值的产品和服务。 公司经过多年的开发研究，引进国外最先进的高新技术，不断完善自我。主要研发停车场主板软件、生产智能道闸、停车场收费系统、车位引导系统、派车系统、门禁系统、自动检售票系统等安防权限认证、消费认证产品。仟安的智能系统解决方案也已得到客户的全面认可和好评。经国家技术监督部门检验、产品的技术含量及外光造型已达到世界先进水平。现“仟安”产品已遍布全国各大城市及地区，并已成功销往海外。 公司以“冲破束缚，发展无限”为企业宗旨，积极引领核心技术创新，不断为全球用户创造完美产品。逐渐形成了“开拓、创新、共赢、务实”的企业文化，建立了朝气蓬勃的精英团队。 公司自创建以来，一直保持了高速发展态势，现已成为国内停车场系统服务领域的领跑者，致力于成为中国领先的安防服务品牌。 1.2资质证书

基于某某BP神经网络地手写数字识别实验报告材料

基于BP神经网络的手写体数字图像识别 PT1700105 宁崇宇 PT1700106 陈玉磊 PT1700104 安传旭 摘要 在信息化飞速发展的时代，光学字符识别是一个重要的信息录入与信息转化的手段，其中手写体数字的识别有着广泛地应用，如：邮政编码、统计报表、银行票据等等，因其广泛地应用范围，能带来巨大的经济与社会效益。 本文结合深度学习理论，利用BP神经网络对手写体数字数据集MNIST进行分析，作为机器学习课程的一次实践，熟悉了目前广泛使用的Matlab工具，深入理解了神经网络的训练过程，作为非计算机专业的学生，结合该课题掌握了用神经网络处理实际问题的方法，为今后将深度学习与自身领域相结合打下了基础。

1 引言 从计算机发明之初，人们就希望它能够帮助甚至代替人类完成重复性劳作。利用巨大的存储空间和超高的运算速度，计算机已经可以非常轻易地完成一些对于人类非常困难的工作，然而，一些人类通过直觉可以很快解决的问题，却很难通过计算机解决，这些问题包括自然语言处理、图像识别、语音识别等等，它们就是人工智能需要解决的问题。 计算机要想人类一样完成更多的智能工作，就需要掌握关于这个世界的海量知识，很多早期的人工智能系统只能成功应用于相对特定的环境，在这些特定环

境下，计算机需要了解的知识很容易被严格完整地定义。 为了使计算机更多地掌握开放环境下的知识，研究人员进行了很多的尝试。其中影响力很大的一个领域就是知识图库（Ontology），WordNet是在开放环境中建立的一个较大且有影响力的知识图库，也有不少研究人员尝试将Wikipedia中的知识整理成知识图库，但是建立知识图库一方面需要花费大量的人力和物力，另一方面知识图库方式明确定义的知识有限，不是所有的知识都可以明确地定义成计算机可以理解的固定格式。很大一部分无法明确定义的知识，就是人类的经验，如何让计算机跟人类一样从历史的经验中获取新的知识，这就是机器学习需要解决的问题。 卡内基梅隆大学的Tom Michael Mitchell教授在1997年出版的书籍中将机器学习定义为“如果一个程序可以在任务T上，随着经验E的增加，效果P 也可以随之增加，则称这个程序可以从经验中学习”。逻辑提取算法可以从训练数据中计算出每个特征和预测结果的相关度，在大部分情况下，在训练数据达到一定数量之前，越多的训练数据可以使逻辑回归算法的判断越精确，但是逻辑回归算法有可能无法从数据中学习到好的特征表达，这也是很多传统机器学习算法的共同问题。 对机器学习问题来说，特征提取不是一件简单的事情。在一些复杂问题上，要通过人工的方式设计有效的特征集合，需要很多的时间和精力，甚至需要整个领域数十年的研究投入。既然人工无法很好地抽取实体中的特征，那么是否有自动的方式呢？深度学习解决的核心问题就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并使用这些特征解决问题。 因为深度学习的通用性，深度学习的研究者往往可以跨越多个研究方向，甚至同时活跃于数个研究方向。虽然深度学习受到了大脑工作原理的启发，但现代深度学习研究的发展并不拘泥于模拟人脑神经元和人脑的工作原理，各种广泛应用的机器学习框架也不是由神经网络启发而来的。 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，被广泛用作机器学习的入门样例，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据，每一张图片代表了0~9中的一个数字，图片的大小为28x28，且数字会出现在图片的正中间。本文以该数据集为例，基于Matlab来分析BP神经网络的性能。 2 运行环境 本设计在Windows 10 下进行设计、主要利用Matlab工具环境，进行模拟演示。

车牌自动识别管理系统使用说明书

停车场收费管理系统 说 明 书

目录 第1章产品介绍 (3) 1.1 一用户需求分析 (4) 1.2 对不同光照的适应能力 (5) 1.3 对闯关车辆和超低速行驶车辆的适应能力 (5) 1.4 系统工作流程 (5) 1.5 车牌识别系统安装图示 (6) 1.6 识别系统技术参数 (7) 1.7相关设备 (7) 1.8.1 道闸 (7) 1.8.2 车辆检测器 (15) 1.8.3 高清车牌识别一体摄像机 (17) 1.8.4 自动光圈镜头（INEX-NZ01） (19) 1.8.5 控制模块（PLC) (21) 1.8.6 语音模块 (23) 1.8.7 LED显示屏 (24) 第2章产品使用（收费人员） (24) 2.1岗亭收费员操作指南 (24) 2.2 交接班报表 (29) 第3章操作手册（财务人员） (30) 3.1 财务管理人员报表操作指南 (30) 3.2 财务管理人员进行车辆（月费人员）登记和续期 (32) 3.3数据维护 (34) 第4章应急处理措施 (35) 4.1 常见问题及解决方法 (35) 4.1.1 、通讯不通 (35) 4.1.2 、通讯不稳定（时断时续） (36) 4.1.3 、数据库连接失败不能登陆软件 (36) 4.1.4 、软件运行时出现[Microsoft][ODBC SQL Server Driver][SQL Server]对象名 '******' 无效 (37) 4.1.5 、无监控图像（监控窗口是黑屏或蓝屏） (37) 4.1.6 、出入口不能图像对比或查询记录时图像调不出来 (37) 4.1.7 、查看报表时提示“打印机错误” (38) 4.1.8 、打印报表时提示“报表宽度大于纸的宽度” (38) 4.1.9 、将数据导出到EXCEL时，提示“导出失败” (38) 4.1.10 、无语音提示 (38) 4.1.11 保养与维护 (38) 4.1.12电脑和网络设备 (39) 4.1.13停电后的处理 (39) 4.1.14摄像机故障 (39)

车牌识别系统用户操作说明书(1.15.12.30)

深圳来吉智能科技有限公司 纯车牌识别系统用户操作说明书

目录 目录 (2) 第一章系统概述 (3) 1.1）系统简介 (3) 1.2）系统拓朴 (4) 1.3）系统安装流程图 (5) 1.4）注意事项 (6) 1.4.1）车道宽度要求 (6) 1.4.2）管理软件要求 (6) 1.4.3）摄像机抓拍图片要求 (6) 第二章产品功能及特点 (9) 2.1）出入口控制器（LKP623） (9) 2.1.1）产品特点 (9) 2.1.2）技术参数 (10) 2.1.3）接线图 (11) 2.2）网络摄像机（LK-210） (12) 2.2.1）产特特点 (12) 2.2.2）技术参数 (13) 2.3）补光灯（LK-214） (14) 2.3.1）产品特点 (14) 2.3.2）技术参数 (14) 2.4）车辆检测器（LD16） (15) 2.4.1）产品特点 (15) 2.4.2）技术参数 (16) 第三章软件、数据库安装 (17) 3.1）M ICROSOFT SQL SERVER 2008数据库 (17) 3.1.1）数据库安装 (17) 3.1.2）数据库设置 (35) 3.2）车牌识别软件安装程序 (37) 3.2.1）运行环境安装 (37) 3.2.2）软件安装 (39) 3.2.3）软件设置 (44) 3.3）附表一收费标准详细说明 (77) 3.4）附表二支架安装 (79) 3.5）附表三车道布设图 (80) 第四章NET FRAMEWORK 4.0安装失败解决 (82) 4.1）安装程序 (82) 4.2）方法/步骤 (82) 第五章NET FRAMEWORK 3.5安装失败解决 (92)

基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现

中南大学 本科生毕业论文（设计） 题目基于神经网络的手写数字 识别系统的设计与实现

目录 摘要 (Ⅰ) ABSTRACT (Ⅱ) 第一章绪论 (1) 1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状 (1) 1.2神经网络在手写体数字识别中的应用 (2) 1.3 论文结构简介 (3) 第二章手写体数字识别 (4) 2.1手写体数字识别的一般方法及难点 (4) 2.2 图像预处理概述 (5) 2.3 图像预处理的处理步骤 (5) 2.3.1 图像的平滑去噪 (5) 2.3.2 二值话处理 (6) 2.3.3 归一化 (7) 2.3.4 细化 (8) 2.4 小结 (9) 第三章特征提取 (10) 3.1 特征提取的概述 (10) 3.2 统计特征 (10) 3.3 结构特征 (11) 3.3.1 结构特征提取 (11) 3.3.2 笔划特征的提取 (11) 3.3.3 数字的特征向量说明 (12) 3.3 知识库的建立 (12) 第四章神经网络在数字识别中的应用 (14) 4.1 神经网络简介及其工作原理 (14) 4.1.1神经网络概述[14] (14) 4.1.2神经网络的工作原理 (14) 4.2神经网络的学习与训练[15] (15) 4.3 BP神经网络 (16) 4.3.1 BP算法 (16) 4.3.2 BP网络的一般学习算法 (16)

4.3.3 BP网络的设计 (18) 4.4 BP学习算法的局限性与对策 (20) 4.5 对BP算法的改进 (21) 第五章系统的实现与结果分析 (23) 5.1 软件开发平台 (23) 5.1.1 MATLAB简介 (23) 5.1.2 MATLAB的特点 (23) 5.1.3 使用MATLAB的优势 (23) 5.2 系统设计思路 (24) 5.3 系统流程图 (24) 5.4 MATLAB程序设计 (24) 5.5 实验数据及结果分析 (26) 结论 (27) 参考文献 (28) 致谢 (30) 附录 (31)

神经网络控制

人工神经网络控制 摘要: 神经网络控制，即基于神经网络控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，亦即同时兼有上述某些功能的适应组合，将这样的系统统称为神经网络的控制系统。本文从人工神经网络，以及控制理论如何与神经网络相结合，详细的论述了神经网络控制的应用以及发展。 关键词: 神经网络控制；控制系统；人工神经网络 人工神经网络的发展过程 神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。 在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。 生物神经元模型 神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与102~104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。每个神经元虽然都十分简单，但是如此大量的神经元之间、如此复杂的连接却可以演化出丰富多彩的行为方式，同时，如此大量的神经元与外部感受器之间的多种多样的连接方式也蕴含了变化莫测的反应方式。 图1 生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出，神经元各组成部分的功能来看，信息的处理与传递主要发生在突触附近，当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉冲幅度达到一定强度，即超过其阈值电位后，突触前膜将向突触间隙释放神经传递的化学物质，突触有两

01车牌识别系统的技术指标

车牌识别系统的技术指标 从技术上评价一个车牌识别系统，有三个指标，即识别率、识别速度和后台管理系统。当然，前提是系统要能够稳定可靠的运行。 一、识别率 一个车牌识别系统是否实用，最重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率85%～95%。云能科技的车牌识别系统在实际应用中已经达到了全牌正确识别率90%以上。为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率： 1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数 2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数 3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。 二、识别速度 识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。 国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。 三、后台管理体系

一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到100%是不可能的，因为车牌照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟（下雪﹑冰雹﹑大雾等等）。后台管理体系的功能应该包括： 1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储，当多功能的系统操作使得网络出差错时能保护图像数据不会丢失，同时便于事后人工排查； 2、有效的自动比对和查询技术，被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警，如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对“最佳”的比对结果； 3、一个好的车牌识别系统对于联网运行，还需要提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交互、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断。

基于神经网络方法的字符识别方法

论文写作与规范 题目：基于神经网络方法的字符识别方法 学号： 210802102 专业：计算机系统结构 姓名：靳飞飞 2009 年 1 月 9日

基于神经网络方法的字符识别方法 靳飞飞 （中国海洋大学信息科学与工程学院, 山东青岛266071） 摘要：字符识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为字符识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的条件不同，解决的方法也不尽相同，因而字符识别的研究仍具有理论和实践意义。这里讨论的是用神经网络方法实现基于照相的数字图像的字符识别的问题。并且通过模板匹配的方法作为参照，以体现神经网络在处理模式识别问题上的优势。由于人工神经网络的非线性以及并行性和鲁棒性等特点，在上述领域，其取得了以往传统算法无法获得的成功。 关键词：神经网络；字符识别；图像处理 Character recognition based on neural network Jin Feifei (College of Information Science and Engineering，Ocean University of China，Qingdao 266071，China) Abstract:Character recognition is a traditional problem in the field of pattern recognition, for it is rather an isolated task than a fundamental problem in most work of pattern recognition area, with which we have various methods to deal in terms of specific conditions. That means the pursuit of character recognition is of great significance both in theory and in practice .The goal of this paper is using neural network to recognize characters on digital image based on camera. It also can be seen, in the paper, the advantage of neural network compared with the template matching method. Because its nonlinearity, parallel and strong, in these fields mentioned above, artificial neural network has achieved the success which other traditional algorithms can not reach. Key word: neural network, character recognition, image processing 1引言 字符识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为字符识别不是一个孤立的问题，

高清车牌识别系统安装与调试手册V21(详细版本)

高清智能车牌识别系统安装与调试手册 V2.1（详细版本）

智能车牌识别停车场管理系统简介 智能车牌识别停车场管理系统是我司根据当前市场发展与客户的需要，开 发出来的一款以车辆车牌作为车辆进出车场主要凭证，同时可辅以IC卡刷卡、可实现固定车辆和临时车辆收费、基于以太网的停车场管理系统。该系统 支持多通道进出与图像对比、满足复杂的收费需求；数据处理速度快、信息存 储安全、扩展性强，能根据用户的需求，提供合适的停车场系统解决方案。 主要特点： ●正常情况下，完全以车牌作为出入场凭证 ●对临时车牌可进行精确收费，月租车牌过期后可进行临时收费，有效地防止停 车费用的流失 ●具备脱机与脱网功能。在脱机与脱网时，月租用户可自由出入 ●车牌识别一体机可代替传统的视频系统，不需要补光灯、摄像机等。成本 低，有较强的竞争力 ●支持多种车牌识别器，客户可选择面多 ●提供多种网络显示屏，可播放与显示广告词、出入场欢迎词、时间、剩余 车位、收费金额等

目录 第一章系统配置 (1) 1.1系统相关材料、器件的准备 (1) 1.1.2 软件清单 (1) 1.2工具需求 (1) 第二章软件安装 (1) 2.1 PC机型及配置的选择 (1) 2.1.1硬件环境 (1) 2.1.2 软件环境 (1) 2.1.3 局域网通讯环境 (2) 2.2 数据库安装 (2) 2.3 停车场系统软件安装 (10) 第三章车道信息显示屏安装 (13) 3.1车道信息显示屏安装 (13) 3.6车牌识别相机的安装接线 (14) 第五章系统调试 (16) 5.1网络的组建 (16) 5.2 系统初始化设置 (19) 5.2.1启动SQL Server服务器 (19) 5.1.3 数据库创建配置 (20) 5.1.4 运行车牌识别系统服务服务器 (22) 5.1.5 车牌识别系统初始化 (22) 5.1.5.1管理员登录 (23) 5.1.5.2系统参数初始化 (23) 5.1.5.3创建岗亭 (25) 5.1.5.4创建通道 (26) 5.1.5.5设置收费规则 (28) 5.1.5.6注册车牌 (30) 5.12 数据整理与系统备份 (31)

停车场管理系统无人值守车牌识别方案

停车场管理系统 设 计 方 案

背景 (3) 项目概况说明 (5) 第一章、车牌识别系统说明 (5) 一、车牌识别系统工作模式 (5) 二、系统作业详细流程图 (5) 第二章、软件管理系统 (11) 一、系统管理流程图 (11) 二、系统软件组成 (12) 三、未完全识别车牌的处理方法 (17) 第三章、施工组织计划 (19) 工程施工进度表 (19) 第四章、售后服务 (20)

智能停车场解决方案 背景 随着我国机动车增长速度的加快，停车场管理系统已经被广泛的应用起来，使车辆管理更加科学化，正规化。经过几年的推广应用，在广泛使用的同时，也发现了一些弊端和漏洞 一、月租卡与车无法准确对应 现有系统，当月租用户刷卡出入车场时，无法自动判定该卡是否对应该车，这样就造成了，用户卡片随意互借，丢失计时卡，车辆数目不准确，用不法手段获取他人月租卡进行高档车辆盗窃的严重安全隐患。 二、临时卡无法自动录入车牌 现有系统，当临时卡用户进入车场时，无法自动在数据库中存储牌照号，这样在查询停车场中某辆临时停放车辆的进出情况时，会变得非常麻烦，无法快速查找。需要依次调取所有进入车辆图片进行人工辨别。同时也无法对离场临停车辆进行车牌和卡片的双重验证，同样也存在安全隐患。 三、车辆进出效率低下 现在小区规模越来越大，业主车辆越来越多，在经过停车场管理系统刷卡验证时，经常会出现业主找卡，忘记带卡，刷卡时无法靠边的情况，这样就严重影响了通行速度，造成车辆拥堵。在上下班高峰期的时候这种情况尤其严重。 针对以上的系统弊端和漏洞，我公司通过多年的技术研发和验证测试，推出了目前最先进的车牌自动识别系统，作为停车场系统的子系统，通过计算机的图像处理自动识别记录车牌，辨别同一车牌的车辆出入场时是否一致，是目前识别速度最快的车牌识别系统。其软件模块可以嵌入到停车场系统软件中，配合硬件共同实现车牌自动识别功能，使停车场系统更加完善精确。 在智能交通系统中，车牌自动识别系统是一个非常重要的发展方向，车牌自动识别系统正是在这种应用背景下研制出来的能够自动实时地检测车辆经过和识别汽车牌照的智能交通管理系统。

车牌自动识别系统方案

车牌自动识别停车场管理系统 设 计 方 案 xxx科技有限公司 地址： 电话：手机：

网址： QQ: 智能停车场解决方案 景第一章背 随着我国机动车增长速度的加快，停车场管理系统已经被广泛的应用起来，使车辆管理更加科学化，正规化。经过几年的推广应用，在广泛使用的同时，也发现了一些弊端和漏洞 一、月租卡与车无法准确对应 现有系统，当月租用户刷卡出入车场时，无法自动判定该卡是否对应该车，这样就造成了，用户卡片随意互借，丢失计时卡，车辆数目不准确，用不法手段获取他人月租卡进行高档车辆盗窃的严重安全隐患。 二、临时卡无法自动录入车牌 现有系统，当临时卡用户进入车场时，无法自动在数据库中存储牌照号，这样在查询停车场中某辆临时停放车辆的进出情况时，会变得非常麻烦，无法快速查找。需要依次调取所有进入车辆图片进行人工辨别。同时也无法对离场临停车辆进行车牌和卡片的双重验证，同样也存在安全隐患。 三、车辆进出效率低下。 现在小区规模越来越大，业主车辆越来越多，在经过停车场管理系统刷卡验证时，经常会出现业主找卡，忘记带卡，刷卡时无法靠边的情况，这样就严重影响了通行速度，造成车辆拥堵。在上下班高峰期的时候这种情况尤其严重。 针对以上的系统弊端和漏洞，我公司通过多年的技术研发和验证测试，推出了目前最先进的车牌自动识别系统，作为停车场系统的子系统，通过计算机的图像处理自动识别记录车牌，辨别同一车牌的车辆出入场时是否一致，是目前识别速度最快的车牌识别系统。其软件模块可以嵌入到停车场系统软件中，配合硬件共同实现车牌自动识别功能，使停车场系统更加完善精确。 在智能交通系统中，车牌自动识别系统是一个非常重要的发展方向，车牌自动识别系统正是在这种应用背景下研制出来的能够自动实时地检测车辆经过和识别汽车牌照的智能交通管理系统。 第二章关于车牌识别技术

基于BP神经网络的车牌识别技术算法分析

基于BP神经网络的车牌识别技术算法分析 摘要：车牌识别是计算机视觉技术的一种典型应用，以机器视觉、图形图像、模式识别等为理论基础，采用神经网络、形态学、投影等技术实现车辆拍照、视频分解、预处理、字符定位、文本识别等一体化车牌识别。 关键词：车牌识别；机器视觉；图形图像；模式识别；神经网络一、车牌识别的核心技术 车牌识别系统主要可分为原始图的采集、图像预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别几大部分。 （一）预处理概述 一般刚采集的图像是彩色图像，加上国内车牌颜色的多样性（如白底黑字、黑底白字、黄底黑字及蓝底白字等）， 为了能够更好的对车牌进行图像处理，首先要对抓 （二）车牌定位方法 车牌定位是基于图像处理中的分割技术对整个车牌图 像进行车牌区域分割提取。由于我国车牌种类繁多且背景色复杂，实现一种可以通用的车牌定位提取方法是十分复杂的。典型的车牌定位方法流程如图2所示：图2 边缘检测的基本思想是基于图像边缘进行分析处理，该过程不仅可以降低不相关数据的运算，同时可以忽略一些干

扰信息，将图像原本最重要的特征信息保留下来。一般边缘检测采用的算子为Roberts和Sobel。而针对于车牌识别中车牌定位的提取，基于原有技术的基础上，可采用一种结合与改进的Roberts算子边缘检测与形态学的车牌定位算法：一 是增加两个方向的检测模版；二是Roberts算子阀值的自动选取。 形态学处理是基于数学形态学的技术，数学形态学具有解析和叙述几何形态学的功能。其基本运算有四种：开运算、闭运算、膨胀以及腐蚀，在车牌识别中可先对边缘检测好的图像进行腐蚀，再根据车牌的一些先验知识对图像做填充及滤波处理最终得到车牌位置。 在完成车牌定位之后，在车牌字符分割之前需要对已定位好的车牌进行倾斜校正处理。一般可采用Hough变换调整水平方向，Rodon变换调整垂直方向。 （三）基于垂直投影并结合连通域及模板匹配的分割方法 基于传统算法的优缺点，采用一种基于垂直投影法并结合连通域及模板匹配法进行字符分割，首先是根据连通域找出字符之间的宽度，然后再结合投影法确定单个字符的位置，最后再参考字符之间宽度建立一个分割模板。 为了能够对分割出来后的单个字符进行统一的尺寸管理，提高字符识别率，可以将分割后的单个字符统一归一化，

车牌识别系统工作原理流程

识别流程 车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。 其硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。 某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。 一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。 当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 车辆检测 车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。 采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省

开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。 系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。 若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。 武汉车牌识别 号码识别 为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤： 1、牌照定位，定位图片中的牌照位置； 2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来； 3、牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，*终组成牌照号码。 车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。

车牌识别系统安装流程及注意事项

车牌识别系统安装流程及注意事项 一套完整的车牌识别系统包含车牌识别一体机、停车场收费显示屏、智能道闸、车牌识别软件等。这些设备的安装是否规范，很大程度上影响着整套车牌识别系统的工作性能。 在车牌识别设备安装前，要对项目现场进行详细的勘察，了解客户需求，制定完善的施工流程，那么勘察现场，安装流程应该侧重哪些因素呢？ 1、车牌识别主要设备的安装 1）首先要确定车牌识别一体机的安装位置，这会直接影响车牌识别效果，需根据每个出入口的现场环境和条件来决定，一般一条车道安装一台相机，如果车驶入车道时方向不固定，则角度太大时会影响识别，就要考虑安装副相机，以保证车头不管偏向哪边都可以识别。 2）其次如果使用抓拍识别，则需确定相机和线圈的安装位置：相机距线圈来车方向一侧最佳距离4-4.5m。线圈的位置应保证车辆触发车检器时车头方向尽量偏向相机一侧，这样可以使相机拍到清晰、

完整的图片。如果是单通道（进口和出口是同一车道），需要使用双路车检器。 如果使用视频识别模式，则无需安装地感线圈和车检器。 3）然后确定道闸和防砸线圈的位置：道闸一般安装在相机同侧，位于相机后面（与相机立杆距离30cm安装，保证道闸门可以方便的开启）。防砸线圈的位置在道闸杆正下方居中，要保证车头触发线圈时和车尾离开线圈时，车身的任何部分都不在道闸杆下方。 4）相机和道闸要安装在结实的地面上，如果地面是砖或沥青，要考虑破路面浇筑水泥墩来增加稳定性。 上述设备在安装前，要确定好线路的走线方式，根据设备安装位置，提前预留穿线管。为保证不因为车速影响识别效果，建议安装减速带控制车速。

2、车牌识别附属设备 1)配置电脑和服务器：电脑一般放在出口岗亭或值班室内，用于收费使用。 服务器根据客户需要选择放在客户办公室或岗亭。若放在办公室，需要从岗亭布设光纤至服务器，勘察现场时要估测出光纤到最近岗亭的距离并留出余量。如果客户不需要单独设置服务器，就用岗亭机做服务器，安装数据库和FTP服务。 2)交换机根据需要联网的设备数来选择，一般选择千兆8口或者5口交换机。交换机应该就近放置在岗亭或者配电箱里。 3)制作安全岛和岗亭：根据需要和现场情况设置安全岛，安全岛一般采用混凝土浇筑。安全岛的大小要保证岗亭或道闸等设备有足够的安装空间，且不影响车辆经过。安全岛在浇筑时要预埋穿线管。安全岛完成后可以刷漆增加醒目的效果。 岗亭一般安装在停车场出口位置，便于收费，尺寸根据安全岛或者安装位置的大小来确定，但必须保证岗亭内有足够的空间容纳电脑等设备和收费员工作。 4)配电箱的安装，可以选择安装在安全岛上或者放置在岗亭、值班室内，如放在室外，要选择防雨型，并做好接地。 3、车牌识别施工材料 1)设备供电总线使用不低于RVV3*1.5的线缆，一体箱和一体机及道闸均做好接地。总线取电的空开要根据所有设备的总功率来选择，防止过载跳闸。

神经网络应用于手写数字识别-matlab说课讲解

神经网络应用于手写数字识别-m a t l a b

实验报告 实验课程：管理运筹学 实验名称：神经网络应用于手写数字识别-matlab 学生姓名： 指导教师： 实验时间： 2018年1月16日

实验要求： 运用matlab编程进行神经网络进行手写数字识别。 小组成员： 姓名学号 实验过程： 一、BP神经网络 神经网络是由很多神经元组成，可以分为输入，输出，隐含层。 BP神经网络的特点：信号前向传递，信号反向传播。若输出存在误差，根据误差调整权值和阈值，使网络的输出接近预期。 在用BP神经网络进行预测之前要训练网络训练过程如下： 1.网络初始化：各个参数的确定包括输入，输出，隐含层的节点数，输入和隐含，隐含和输出层之间的权值，隐含，输出层的阈值，学习速度和激励函数。 2.计算隐含层输出 3.计算输出层输出 4.误差计算 5.权值更新 6.阈值更新 7.判断迭代是否结束 二、模型建立 数据集介绍： 数据集包含0-9这10个数字的手写体。是放在10个文件夹里，文件夹的名称对应存放的手写数字图片的数字，每个数字500张,每张图片的像素统一为28*28。 识别流程： 首先要对数据进行处理，这个主要是批量读取图片和特征提取的过程，特征提取的方法很多，这里只挑选最简单的来实现，然后是训练出一个神经网络的模型，最后用测试数据进行测试。为了方面，这里的神经网络的创建，训练和测试采用matlab函数来实现。

训练 运行流程： 1.确定神经网络的输入，输出。 输入是BP神经网络很重要的方面，输入的数据是手写字符经过预处理和特征提取后的数据。预处理有二值化，裁剪掉空白的区域，然后再统一大小为70*50为特征提取做准备。特征提取采用的是粗网格特征提取，把图像分成35个区域，每个区域100像素，统计区域中1像素所占的比例。经过预处理特征提取后，28*28图像转成1*35的特征矢量。提取完5000张图片后，依次把所有的特征存于一个矩阵（35*5000）中。 2.神经的网络的训练 用matlab的rands函数来实现网络权值的初始化，网络结构为输入层35，隐藏层34，输出层10，学习速率为0.1，隐藏层激励函数为sigmoid函数。随机抽取4500张图片提取特征后输入，按照公式计算隐含层和输出层输出，误差，更新网络权值。 3.神经网络的预测 训练好神经网络之后，用随机抽取的500个数字字符对网络进行预测，输入特征向量，计算隐含层和输出层输出，得到最后预测的数据。同时计算每个数字的正确率和全体的正确率。最后得到的总体正确率为0.8620。 主函数：

车牌识别管理系统软件说明书(简明)

车牌识别管理系统软件使用简明说明书

目录 1. 软件使用前需要的准备工作 (1) 2. 软件初装后需要做的设置(按如下顺序依次操作) (1) 2.1. 车场公共属性配置 (1) 2.2. 报表配置（选做） (2) 2.3. 收费设置 (3) 2.4. 车场设置 (4) 2.5. 车道设置 (4) 2.6. 部门管理 (5) 2.7. 角色管理 (5) 2.8. 操作员管理 (6) 2.9. 修改密码 (7) 3. 软件日常使用操作 (7) 3.1. 用户管理和车辆管理 (7) 3.2. 车辆延期 (8) 第一种方式根据车主名查找要延期的车辆 (8) 第二种方式根据车牌号或车主名查找要延期的车辆 (8) 车辆充值记录查询 (9) 3.3. 实时监控 (9) 换班登陆 (10) 手动输入车牌 (11)

本说明书只是介绍软件使用中的常规性操作，目的是以最简单最明了的方式让使用者知晓软件的使用方法。 ----------------------------------------------------------------------------------------- 1.软件使用前需要的准备工作 1.操作系统请升级到Windows7 系统； 2.安装Microsoft .NET Framework 4； 3.安装SQL2008数据库(仅限作为数据服务器的电脑) 2.软件初装后需要做的设置(按如下顺序依次操作) 2.1.车场公共属性配置 选择一个存在的“出入场图片保存路径”，如果是网络路径请填写正确网络路径，，且该文件夹可读可写。 当软件无故退出时，请先查看图片保存路径是否正确。 其它的参数如无特殊要求，默认就可以。

(整理)BP神经网络识别.

Abstract 2 一引言： (3) 二字符图像获取： (3) 三字符预处理 (4) 3.2 字符区域 (4) 3.2 字符区域分割： (4) 3.3 单个字体分割： (4) 3.4 单个字体裁剪 (5) 四模板字符识别 (5) 4.2 字符模板归一化 (5) 五BP神经网络字符识别 (5) 5.1 训练样本制作 (6) 5.2设计BP神经网络 (6) 5.3 BP训练 (7) 六识别结果发送下位机 (7) 5.1 MATLAB下的串口工具： (7) 5.2 下位机处理 (7) 5.2. 3 串口通信图： (9) 七总结： (9) 摘要 在MATLAB环境下利用USB摄像头采集字符图像，读取一帧保存为图像，然后对读取保存的字符图像，灰度化，二值化，在此基础上做倾斜矫正，对矫正的图像进行滤波平滑处理，然后对字符区域进行提取分割出单个字符，识别方法一是采用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比较，如果结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符；二是采用BP神经网络训练，通过训练好的net对待识别字符进行识别。最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来。 关键字：倾斜矫正，字符分割，模板匹配，BP神经网络，液晶显示 Abstract In the MATLAB environmentusing USB camera capture the character images, saved as an image reading, thenread the saved character images, grayscale, binary, on this basis do tilt correction,the correction image smoothing filter, and then extract the character regionsegmentation of a single character, and then one by one using a templatematching method of character with good character template is a pre-production,if the result is less than a certain threshold, the result is a template of thecharacter. Second, the BP neural network trained by the trained net to identifythe character towards recognition The results will identify the most and thenthe serial port through the MATLAB tool output 51 under microcontroller withLCD display. Keyword: Tilt correction, character segmentation,template matching, liquid crystal display 一引言： 光学字符识别(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。已有30多年历史，近几年又出现了图像字符识别（image character recognition，