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伴随着我国社会经济水平的不断提升，物联网这一产业日益发挥着其巨大的影响力。作为其融入日常生活的前沿应用之一，智能交通给我们带来了前所未有的便利。车牌识别的技术研究一直是智能交通领域的热门方向，已经在固定终端平台上得到了全面的发展。而随着智能手机的逐渐普及，车牌识别系统的便携化、多功能化也将成为其下一步的发展趋势。 本文对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别等相关操作过程进行了深入的探讨和研究，继而提出了一套完整的基于Android平台移动终端的车牌识别系统。相关主要内容如

针对智能交通系统中车牌定位速度慢,信息识别准确度低的问题,提出了一种高性能的车牌定位及字符识别算法.进行车牌图像预处理,在彩色图像中搜索边缘密度快速突起的矩形域,在搜索后的矩形区域内采集相似走向的双边曲线,筛选出双边走向具有突出相似特征的区域,以此定位出包含字符的真实车牌区域,通过改进的神经网络模型进行多模板同位权值匹配,将待匹配模板逐层剔除,接着进行相似模板的异位权值匹配,准确识别出车牌图像里的字符信息.该算法抓住了车牌的矩形特征和字符具有的并行双边走向的重要特点,利用新型的同异位并行模板剔除

一种改进的快速车牌定位算法