车辆牌照自动识别是智能交通系统(ITS)的重要组成部分,在交通、治安、管理等方面有着广泛的应用。在车牌的自动识别系统中,因自然因素或采样因素使得原本规则的印刷体字符产生畸变,给字符识别带来了很大困难。我们研究的这套系统着重于应用,使用简洁、快速的定位、二值化、分割和识别算法,在字符提取的基础上,采用BP神经网络进行分类,该算法简便,识别率高,可适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识别,在现场应用中取得了良好的结果。
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