本文關(guān)鍵詞：基于改進的LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別算法研究與應(yīng)用

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【摘要】：車牌識別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分,也是圖像識別的國內(nèi)外學(xué)者們研究的熱門問題。通過車牌的定位及提取、車牌圖像的預(yù)處理、車牌特征的提取、車牌字符的識別等技術(shù)來識別車輛牌號、顏色等信息,并通過結(jié)合數(shù)字圖像處理、模式識別以及計算機視覺等多項技術(shù),在高速公路車輛管理中和電子收費(ETC)系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用,也是結(jié)合DSRC技術(shù)識別車輛身份的主要手段,并且在停車場管理中,車牌識別技術(shù)也是識別車輛身份的主要手段。現(xiàn)實應(yīng)用中,車牌識別仍存在不少瓶頸,如下雨天,霧天等復(fù)雜環(huán)境下識別率低,速度慢；對曝光度過低或過高的車牌識別不理想等問題。為了解決這些問題,本文深入研究了車牌圖像的定位,車牌的字符分割以及車牌的字符識別等主要模塊及算法,并相應(yīng)地提出了對應(yīng)模塊算法中的改進算法。本文通過VC++6.0開發(fā)平臺完成了整個車牌的識別系統(tǒng),并開展了相關(guān)的實驗。本文基于已有的多種車牌識別算法展開了分析,并以此為基礎(chǔ)提出了相對應(yīng)的改進的算法,同時介紹了車牌圖像的預(yù)處理、傾斜圖像的校正等內(nèi)容。為了消除污染,提高二值化精確率,本文提出了基于病毒進化遺傳的二值化算法,它是一種改進的遺傳算法,為維持種群的多樣性而將病毒機制與遺傳算法相結(jié)合。本文選擇了自適應(yīng)閾值的Canny邊緣檢測算法進行邊緣檢測,并搭配Radon變換法,在檢測到邊緣的信息后,能夠精確地得出車牌傾斜的角度,對其進行校正,從而得到正確的圖像。在此基礎(chǔ)上,為了降低模糊的或者有污點的車牌圖像分割錯誤率,本文基于垂直投影的分割方法進行改進。為了提高復(fù)雜環(huán)境下(雨天,霧天及昏暗等)的字符識別率,本文提出一種改進的LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車牌字符識別方法,該方法根據(jù)中國國內(nèi)現(xiàn)行車牌編制的特點,結(jié)合LM算法改進傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并增加參數(shù)修正LM-BP算法,這樣能夠使傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢及容易陷入局部的極小值這兩個缺點得到解決。在文章的最后,對該系統(tǒng)進行了相關(guān)的實驗。實驗結(jié)果表明,對于車牌的定位、字符的分割及字符的識別,系統(tǒng)都能有效完成相應(yīng)功能,達到了預(yù)期的識別效果和收斂速度,系統(tǒng)整體的識別率到達95.66%。
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP183

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