基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的研究.pdf

1、車(chē)牌識(shí)別是智能交通控制的核心技術(shù)之一，這項(xiàng)技術(shù)融合了計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理、模式識(shí)別等眾多學(xué)科，也是最近幾年在交通領(lǐng)域中的重要研究課題。目前，車(chē)牌字符識(shí)別精度和識(shí)別速度成為了研究熱點(diǎn)。
　　 本文設(shè)計(jì)的基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)包含了:圖像預(yù)處理、車(chē)牌定位、字符分割、字符識(shí)別等方面，解決了車(chē)牌識(shí)別的問(wèn)題。
　　 圖像預(yù)處理階段，對(duì)圖像進(jìn)行了灰度化、中值濾波、灰度拉伸、二值化等處理。在這一過(guò)程中，采用OTSU法對(duì)圖像進(jìn)

2、行了二值化處理，達(dá)到了理想效果，去除了圖像的噪聲，為車(chē)牌定位和字符分割奠定了基礎(chǔ)。
　　 針對(duì)車(chē)牌定位中的問(wèn)題，本文提出并采用基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法對(duì)邊緣檢測(cè)后圖像的車(chē)牌進(jìn)行了精確定位，然后對(duì)定位后的車(chē)牌進(jìn)行了校正和去邊框處理，保證了圖像的質(zhì)量。闡述了車(chē)牌字符的一些基本特征，基于這些特征采用一種改進(jìn)的水平投影法對(duì)車(chē)牌進(jìn)行了字符分割。
　　 在敘述RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)過(guò)程后，設(shè)計(jì)并訓(xùn)練了RBF網(wǎng)絡(luò)對(duì)分割后的字符進(jìn)行了識(shí)