基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識(shí)別算法研究.pdf

1、隨著我國公路交通事業(yè)的發(fā)展,提高公路交通配套設(shè)施的自動(dòng)化程度及其效率日益成為關(guān)注的焦點(diǎn)。基于圖像的車輛自動(dòng)化識(shí)別系統(tǒng)能有效提高整個(gè)公路運(yùn)輸?shù)臋C(jī)動(dòng)性、安全性和生產(chǎn)效率,具有廣闊的發(fā)展前景和巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。
　　針對這方面的迫切需求,本文結(jié)合對前人己有技術(shù)經(jīng)驗(yàn)的研究和分析,從車牌定位、車牌分割和字符識(shí)別三方面著手,詳細(xì)闡述了基于車牌圖像的車輛自動(dòng)化識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)部分的理論方法的優(yōu)劣,并提出了一種基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對車牌進(jìn)行識(shí)別的方

2、法。
　　主要涉及了以下一些工作:首先是圖像預(yù)處理,該階段主要是將原始的車輛圖像進(jìn)行灰度增強(qiáng)、直方圖均衡化、二值化;在車牌定位及識(shí)別階段,本文根據(jù)車牌的特征,對多特征、多神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)集成識(shí)別方法進(jìn)行了研究,提出了基于邊緣檢測與改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及垂直投影相結(jié)合的車牌定位、字符識(shí)別方法。結(jié)果表明,該方法定位準(zhǔn)確度較單一邊緣檢測定位法要高,能較大程度地提高車牌定位率。
　　利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對車牌進(jìn)行識(shí)別有著許多的優(yōu)勢,但仍存在許多的

3、問題。標(biāo)準(zhǔn)BP算法實(shí)質(zhì)上是把一組樣本輸入輸出問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)非線性優(yōu)化問題,并通過負(fù)梯度下降算法利用迭代運(yùn)算求解權(quán)值問題的一種學(xué)習(xí)方法。但是標(biāo)準(zhǔn)BP算法尚存在一些缺陷:易形成局部極小而得不到整體最優(yōu),迭代次數(shù)多,收斂速度慢。針對標(biāo)準(zhǔn)BP算法的缺點(diǎn),本文提出了對BP網(wǎng)絡(luò)的激勵(lì)函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn),并用matlab7對改進(jìn)后的BP網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行仿真。為提高BP網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率,先將圖像進(jìn)行濾波和降維處理,再運(yùn)用獨(dú)立成分分析提取圖像的獨(dú)立成分,將原來較大