基于改进BP神经网络的夜间车牌识别算法研究

为了提高夜间条件下车牌识别准确率,提出了一种基于改进BP神经网络的车牌识别算法.为了改善夜间环境下车牌图像的质量和清晰度,在图像预处理过程中采用了图像平滑处理增强技术;利用图像边缘检测技术实现了对图像正确定位,然后通过统计车牌图像白色像素个数的方法对字符分割;在此基础上,使用基于附加动量法和自适应学习速率改进的BP神经网络方法精确识别车牌.实验结果表明,该方法对夜间车牌的分割和识别是有效的.     

基于改进的LM-BP神经网络的车牌字符识别研究

车牌识别是智能交通系统中一个重要的环节,它可以应用到很多领域,如高速公路自动收费、交通监控系统、停车场管理等.提出一种改进的LM-BP神经网络车牌字符识别方法,该方法根据国内现行车牌编制的特点,结合LM算法改进传统BP神经网络,并增加σ参数修正LM-BP算法,避免传统BP神经网络收敛速度缓慢并容易陷入局部极小值的缺点,进行了大量实验,达到了预期的识别效果和收敛速度.     

基于并行模糊神经网络的车牌识别研究

车辆牌照的自动识别是目标自动识别的一种重要形式,针对车牌识别的后期技术,即牌照识别技术做了研究并提出了一种新的车牌识别方法,该网络由BP神经网络识别模块和模糊控制器构成,为了便于硬件实现,各模块相互独立,最后利用PVM网络在虚拟并行平台上实现了该识别网络,实验结果表明,和标准BP网络相比,该算法具有更加良好的性能,满足实时识别车牌的要求。     

基于SCG-BP神经网络的车牌字符识别

针对传统BP网络算法存在车牌字符识别速度慢和准确率低的问题,提出了一种SCG优化的BP神经网络车牌字符识别的算法.通过对BP神经网络的输入和算法进行改进实现提高神经网络对字符的识别效率.对输入的优化是使用主成分分析法进行车牌字符特征提取,将提取的特征作为BP神经网络的输入.对算法的优化是使用成比例共轭梯度下降法寻找网络最优连接权重.仿真实验表明,SCG-BP神经网络大幅度缩短识别时间并且提高了准确率,确定隐含层神经元个数为110.该算法对车牌字符的识别率可以达到95％以上,取得结果达到预期,改进的算法有一定的实践可行性.     

车牌提取与识别系统的研究与设计

针对现有的车牌识别方法的缺陷,改进了车牌识别系统中的多项关键技术;采用了基于图像二维能量与HSI彩色空间相结合的方法进行车牌定位与提取,并对现有的能量算法与彩色图像分割算法做了改进;在识别过程中,引人了特征提取与多级BP神经网络相结合的分类识别方法,对车牌中部分相似字符采用第二级神经网络进行精细识别;通过上述改进,提高了系统的整体性能;实验表明,这些关键技术的改进可以大大提高车牌识别系统的准确率与鲁棒性.     

车牌识别系统中关键技术的研究

针对现有的车牌识别系统中的多项关键技术做了改进。车牌定位与提取技术采用了基于图像二维能量与HIS彩色空间相结合的方法,并对现有的能量算法与彩色图像分割算法做了改进。在倾斜校正中,给出了一种基于车牌二值图像的密度重心的校正方法;在识别技术中,引入了特征提取与多级BP神经网络算法相结合的分类识别方法,对车牌中部分相似字符采用二级神经网络进行精细识别。实验表明,通过对车牌识别系统中关键技术的改进可以大大提高该系统的鲁棒性与准确率。     

改进神经网络算法在车牌识别中的应用

研究现代智能交通管理中的车牌准确识别问题.由于车牌图像存在模糊不清、倾斜,分割后字符图像笔画粗细不均、断续不完整等特殊性,导致传统车牌识别算法识别速度慢、识别正确率低,不能适应车牌识别的实时性要求.为了提高车牌识别正确率,提出一种BP神经网络的车牌识别算法.该算法首先对车牌字符图像进行归一化处理,消除图像中无用信息,然后对车牌字符进行特征提取,消除笔画粗细不均、断续不完整等影响,再将提取车牌字符特征输入到BP神经网络进行学习和识别,并采用动量因子和自适应学习速率对BP神经网络进行改进,加快其收敛速度,从而提高识别的实时性.仿真结果表明,改进用BP神经网络提高了车牌识别正确率和识别速度,缩短了识别时间,适合于实时性强的智能交通管理系统应用.     

基于改进BP网络的车牌字符识别方法研究

针对传统BP算法在车牌字符识别速度较慢和识别准确率较低的问题,提出一种改进的BP网络车牌字符识别方法。通过对BP算法的输入特征数优化,在不降低识别精度的情况下精简了输入层节点数,提升了识别速度。改进后的BP算法采用全参数自动调整,引入自适应学习率、动量因子、坡度因子,增加了BP算法的识别精度;同时通过更好的利用车牌字符特征和BP网络特征,降低了算法结构的复杂性,增强了算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法在实际采集的自建整副车牌数据集上的识别率上比传统BP神经网络车牌识别算法提高近6.5%;在识别速度上提高近1.3 s。     

基于改进的BP神经网络车牌识别的研究

近年来,城市智能交通系统发展的很快,车牌识别系统作为城市智能交通系统中信息采集的一种重要手段,也引起越来越多关注.本文对车牌识别的形态进行深入研究,应用了改进的BP神经网络算法.实验结果显示这个方法可以更高效的识别车牌并且建立一个良好的未来车牌识别技术的基础.     

基于无线网络车牌识别系统识别算法的研究

字符识别是智能车牌识别系统研究的核心问题,针对有线网络车牌识别系统的缺点,将BP算法应用在基于无线网络的车牌识别系统上,重点讨论了用改进的BP神经网络方法对车牌字符的识别;根据我国最新机动车号牌GA36-2007标准,设计出了用于车牌识别的3个神经网络,用MATLAB完成了对车牌字母部分识别的模拟,采用隐层节点22,动量因子0.8进行训练,最后得出实验结果,达到目标误差小于0.001的要求;证明这种方法应用在基于无线网络车牌识别系统上是高效的.     

基于小波和神经网络的车牌字符识别新方法

车辆牌照自动识别（简称车牌识别）是智能交通系统中一项重要的关键技术;首先简要介绍了车牌识别技术饷背景及意义,然后阐述了小波变换和BP神经网络的相关理论和实现细节,最后提出了一种基于小波和BP神经网络的车牌字符识别新方法,并采用了MATLAB数学工具进行仿真;实验结果显示,总的字符识别率为95．8％,平均识别时间21ms,表明该方法具有良好的实用价值,可应用于工程实践中。     

基于BP人工神经网络的车牌字符识别优化算法

车牌识别是电子警察系统重要的功能模块, 字符识别是车牌识别的关键步骤。目前,BP（Back Propagation）人工神经网络因其优越的性能而广泛应用到车牌识别中,但是BP神经网络在局部极值、假饱和、收敛速度缓慢等方面存在着不足。针对这些局限性,从网络的层数、节点数、动量项、学习因子方面进行分析和改进,构建了一个优化的BP人工神经网络,进行字符识别。仿真结果表明,该优化的识别算法识别准确率高,具有良好的识别性能。     

一种改进的基于边缘特征提取BP网络车牌定位的新方法

以改进智能交通控制中的车牌定位性能为目的,提出一种基于改进的边缘特性提取和改进BP神经网络的车牌定位新方法.该方法通过改进的图像的边缘特征提取方法,将边缘特征送入改进的BP神经网络进行训练学习,实现车牌的粗定位;再利用车牌本身的几何特征实现车牌的准确定位.实验结果表明该方法定位精度高,并提高了信息的实时处理性.     

神经网络在车牌识别中的应用

介绍了中国车牌识别的研究背景和现状,提出了一种基于神经网络的新方法,并设计了一种没有直接预处理的车牌像素图像的卷积神经网络结构。该图像变换适用于利用原始车牌来增加训练数据库。实验结果验证了本车牌识别方法的鲁棒性和有无车牌的识别效率。     

一种基于BP神经网络的车牌字符分类识别方法

目前,车牌字符识别算法主要是基于模板匹配、特征匹配或神经网络的方法。本文根据车牌字符的特殊性,提出一种采用特征提取与BP神经网络学习算法相结合的分类识别技术,选取字符的粗网格特征作为字符的识别特征,以改进后的归一化字符原始特征直接输入到BP神经网络分类器中进行车牌字符识别研究。对于易混淆和相似的字符、汉字笔划粘连、字符偏移现象等都提出了自己的解决方法。实验结果说明,本方法可大幅提高车牌识别系统的正确识别率和抗干扰能力。     

BP神经网络在车牌识别技术中的应用

车牌识别系统作为智能交通系统的重要部分,对车辆定位、交通流量的监控具有重要的意义。在车牌识别系统中,利用BP神经网络对车牌进行识别得到广泛的应用,如何提高车牌识别的准确率是车牌识别系统最根本的问题。在多路监控系统中,所采集的车牌图像大小比较小,严重影响了车牌的识别率。采用优化的BP神经网络结构以及根据环境差异进行识别的方法,对车牌识别进行研究,研究实现了对较小的车牌进行准确的识别。     

汽车牌照定位技术研究

在车牌自动识别系统中,车牌定位的准确度是决定系统性能的关键因素之一。该文提出了一种将彩色图像边缘检测技术与BP神经网络相结合的车牌定位方法。通过选取合适的预处理算法和抽取适当的特征使算法具有很好的准确性、适应性和实时性。     

基于特征投影和交叉覆盖神经网络的车牌识别

汽车牌照的自动识别在智能交通系统中占有重要地位,应用前景广阔。在自动识别过程中,牌照中的数字和汉字具有数量少和字体特征固定的特点,故其投影特征明显,利用此性质可以对车牌汉字进行快速分类,但精度不高。神经网络分类准确,且有很强的鲁棒性,但运算量大,识别时间太长且数据不易收敛。文中提出的基于投影和交叉覆盖神经网络的车牌识别方法充分融合利用了两者的优点,克服了各自的不足,达到了较好的结果。