【摘 要】
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车辆识别系统作为智能交通系统的重要环节,广泛应用于高速公路车辆监控,停车场车辆管理,以及电子警察等.因此,车牌识别系统有较高的研究价值和实用价值.该系统包括车牌定位,
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车辆识别系统作为智能交通系统的重要环节,广泛应用于高速公路车辆监控,停车场车辆管理,以及电子警察等.因此,车牌识别系统有较高的研究价值和实用价值.该系统包括车牌定位,字符分割,字符识别三部分.本文主要对车牌识别系统中的字符识别部分进行了研究.本文对模板匹配法、结构特征法、神经网络法三种字符识别算法进行了深入的研究,提出了一些有效的改进算法.本文主要对车牌中数字和字母的识别进行了研究,提出了一种运用模板匹配和结构特征相结合的方法.该方法首先运用模板匹配法将字符进行分类,相似度较高的字符分到同一组,然后根据所在分组中字符是否具备横线、竖线以及封闭区域这些特征进行逐层分类识别.本文的算法是在现有的字符识别算法的基础上进行改进,识别率和识别速度都有所提高.
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