基于PSO-BP神经网络的车牌号码识别技术

发布时间：2018-05-03 20:44

  本文选题：BP神经网络 + 粒子群算法(PSO)　； 参考：《中山大学学报(自然科学版)》2017年01期

【摘要】：针对传统BP神经网络在车牌识别的应用领域中,存在经常性陷入局部最优,而导致识别效果不理想事实。提出一种基于PSO-BP神经网络的车牌号码识别技术方法,该方法首先构建一个8-25-1的BP神经网络,再通过提取车牌的8像素比特征值作为BP神经网络的输入向量,然后采用粒子群算法(PSO)对该BP神经网络的权值和阈值进行优化,使其适应值达到最小。通过300副不同光照环境和污损的车牌识别仿真实验,验证了所提出的算法相对于传统的模板匹配算法和BP算法,具有输出误差小、全局收敛速度快和识别率高的特征,具有一定的应用价值。
[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.
【作者单位】： 惠州学院信息科学技术学院;华南理工大学计算机科学与工程学院;惠州学院电子信息与电气工程学院;惠州城市职业学院信息技术系;
【基金】：国家自然科学基金(61572200) 广东省高等学校教学质量与改革工程本科类项目([2013]113号-113) 惠州市科技计划项目(2014-01) 惠州城市职业学院课题(HZC2015-5-1-3)
【分类号】：TP391.41;TP18

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本文编号：1840018