Matlab環(huán)境下基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)牌識(shí)別.pdf

1、隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，汽車(chē)擁有量的急劇增加，公路交通成為我國(guó)重要的交通運(yùn)輸途徑，是國(guó)家大力發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施之一。因此，交通管理的現(xiàn)代化和智能化就越來(lái)越顯得重要和亟迫。利用電子信息技術(shù)來(lái)提高管理效率、交通效率和打造安全的智能交通系統(tǒng)已成為當(dāng)前交通管理發(fā)展的主題。 實(shí)現(xiàn)交通管理現(xiàn)代化和智能化的核心技術(shù)之一就是車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)。與傳統(tǒng)的車(chē)輛管理方法相比，它大大提高了管理效率和水平，節(jié)省了人力、物力，實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛管理的科學(xué)化、規(guī)范化，對(duì)交

2、通治安起到了保障作用，擁有廣泛的應(yīng)用前景。 而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別是近幾年來(lái)興起的模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)高度并行的、非線性的、具有很高冗余度的系統(tǒng)。這種系統(tǒng)結(jié)構(gòu)使知識(shí)的表達(dá)與存儲(chǔ)，使模式信息處理過(guò)程，都與傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法有很大的差別。它所具有的高度非線性和自學(xué)習(xí)、自組織能力使它具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。 在智能交通管理系統(tǒng)中，人們對(duì)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性不斷提出新的要求，因此把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用到車(chē)牌識(shí)別中，具有