本文選題：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 粒子群算法(PSO)　； 參考：《中山大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：針對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在車牌識別的應(yīng)用領(lǐng)域中,存在經(jīng)常性陷入局部最優(yōu),而導(dǎo)致識別效果不理想事實(shí)。提出一種基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌號碼識別技術(shù)方法,該方法首先構(gòu)建一個(gè)8-25-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),再通過提取車牌的8像素比特征值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量,然后采用粒子群算法(PSO)對該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化,使其適應(yīng)值達(dá)到最小。通過300副不同光照環(huán)境和污損的車牌識別仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所提出的算法相對于傳統(tǒng)的模板匹配算法和BP算法,具有輸出誤差小、全局收斂速度快和識別率高的特征,具有一定的應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:In view of the traditional BP neural network in the application field of license plate recognition, there is a frequent fall into local optimum, which leads to the fact that the recognition effect is not ideal. A method of license plate number recognition based on PSO-BP neural network is proposed. Firstly, an 8-25-1 BP neural network is constructed, and then the characteristic value of 8-pixel ratio of license plate is extracted as the input vector of BP neural network. Then the weight and threshold of the BP neural network are optimized by particle swarm optimization (PSO) to minimize the fitness. The simulation results of 300 pairs of license plate recognition under different illumination and fouling conditions show that the proposed algorithm has the advantages of small output error, fast global convergence and high recognition rate compared with the traditional template matching algorithm and BP algorithm. It has certain application value.
【作者單位】： 惠州學(xué)院信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;華南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;惠州學(xué)院電子信息與電氣工程學(xué)院;惠州城市職業(yè)學(xué)院信息技術(shù)系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61572200) 廣東省高等學(xué)校教學(xué)質(zhì)量與改革工程本科類項(xiàng)目([2013]113號-113) 惠州市科技計(jì)劃項(xiàng)目(2014-01) 惠州城市職業(yè)學(xué)院課題(HZC2015-5-1-3)
【分類號】：TP391.41;TP18

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本文編號：1840018