一种基于全局阈值二值化方法的BP神经网络车牌字符识别系统

本文针对车牌字符识别系统在工程应用中存在识别准确率不高、效率低的问题,从工程实践的角度描述了一种新的基于BP神经网络的识别系统在车牌字符识别中的应用。详细介绍了车牌字符识别中的样本集和测试集的组织、图像二值化、归一化、图像去噪、神经网络构建和训练。实践结果表明,本系统适用于自然场景中的车牌自动识别问题,并且具有较强的适应性。     

基于粒子群优化的单交叉口信号控制与仿真

针对我国城市交通的交通流特性，在分析平面交叉口控制问题的基础上，通过本周期和前一周期的车流量数据，采用线性预估方法，对下一周期的车流量进行估计，采用粒子群优化算法实现单交叉口多相位信号配时方法，以单交叉口周期车辆停滞最少为控制性能指标，确定下一个周期的信号配时，仿真结果证明了算法的有效性。