本论文依托于青岛海信网络科技股份有限公司的研究与开发工作——国家“十五”科技攻关项目:智能交通系统关键技术开发和示范工程,研究了基于小波分析以及神经网络理论的车牌识别技术及其在电子警察系统中的应用。 随着青岛市经济的迅速发展,机动车数量出现了的迅猛增长,城市交通面临着越来越大的压力。特别是作为2008年北京奥运会的合作承办城市,解决城市交通所面临的一系列突出问题刻不容缓,如何利用现代化的高科技手段有效的控制和管理交通有着极其重要的意义。 本论文以电子警察系统为背景,在对其实现的关键技术——车牌识别技术进行研究的基础上,提出了一种基于小波分析的快速车牌定位算法,通过Mallat算法分解出的高频图像经过后继处理即可定位出车牌,提高了车牌定位的速度。本文还将引入动量因子的BP神经网络应用于字符识别,克服了传统的BP算法训练速度慢,容易陷入局部最小等缺点,并使用VC6.0编写了仿真和测试程序。最后,使用动态链接库技术具体实现了改进的车牌识别算法。 在实际的工程测试中表明,本文所研究的改进的车牌识别算法在保证系统运行的实时性和可靠性的前提下,能够快速、比较准确的实现车辆牌照的自动识别。