神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究及其在車牌識別中的應(yīng)用.pdf

1、經(jīng)濟發(fā)展迅速、汽車數(shù)量迅猛增加是我國現(xiàn)在的特點之一,我國加大了許多基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展,其中作為基礎(chǔ)設(shè)施之一的公路交通開始被重視。交通管理發(fā)展的主要要點是在大力發(fā)展電子信息技術(shù)的基礎(chǔ)上力求管理以及交通等方面的高效率,使得智能交管系統(tǒng)朝著更加穩(wěn)定的方向發(fā)展。為了增強交通管理的現(xiàn)代化和智能化,車牌自動識別技術(shù)是其關(guān)鍵。擁有廣泛應(yīng)用前景的車牌自動識別技術(shù)較傳統(tǒng)的車輛管理方法,不僅在管理效率和水平上優(yōu)勢明顯,而且還節(jié)約人力和物力。使得車輛管理朝著越來

2、越科學化和規(guī)范化的方向發(fā)展,保障了交通安全。
　　在模式認知的廣闊領(lǐng)域中,研究方向有所轉(zhuǎn)變,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始為其核心。在與其它較為古老的方法比較當中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)有著非常明顯的優(yōu)點:并行性較高、不是線性的、較高的冗余,非線性度很高、自己學習的能力、自己組織的能力等等。隨著人們對智能交管系統(tǒng)中車牌識別精準度要求的不斷提高,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論用在車牌識別中是很有意義和價值的。
　　本文首先研究了車牌識別已經(jīng)有的相關(guān)技術(shù),并對國內(nèi)、國外在

3、這個方面的研究狀況也做了分析。然后提出在車牌照字符識別的過程中以把 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖形處理結(jié)合在一起的方式,應(yīng)用 BP對車牌圖像進行大量相關(guān)的一系列處理,如圖像的灰度化處理、將車牌圖像進行二值化、切分車牌字符圖像、車牌字符圖像的歸一化處理、將車牌圖像字符的特征給提取出來?；叶然?、二值化、字符切分、歸一化是以更好的體現(xiàn)出字符信息、有利于特征值提取為目的。本文在對 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法進行了若干優(yōu)化和改變的基礎(chǔ)上,對BP網(wǎng)絡(luò)進行訓練時提出了輔