基于改进BP算法的语音车牌识别系统

交通管理系统信息化、智能化的快速发展,对车牌识别的速度要求越来越高,性能更加完善。针对此,论文通过算法改进,增加语言播报功能,设计了基于Matlab仿真实现的语言车牌识别优化系统。该系统通过改进Otsu伪二值算法,快速的提升处理速度;基于行扫描灰度跳变分析的车牌定位,综合了基于纹理特征分析和基于边缘检测分析方法的特点,具有速度快和准确性高的优点;改进BP算法,提高网络训练的精度,神经元的训练速度,同时避免落入局部极小值点。实验结果证明,对随机拍摄的300幅车辆图像进行测试,识别准确率高于98%以上,系统能精准实现自然光环境下的车牌定位校正、分割和识别,识别结果通过语音播报,系统具有优秀的前瞻性和人机交互性。