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。

复杂环境中的车牌字母和数字识别研究

当前车牌识别的研究大都是针对正常环境进行的,对于复杂环境下的车牌难以达到识别要求。本文提出一种用BP神经网络构造并行神经网络的车牌字母和数字识别方法,利用PVM网络在虚拟并行平台上实现了并行神经网络,最后对复杂现场环境下获取的车牌进行了实验。实验结果证明,该算法具有良好的性能,能在28ms内实时准确的识别车牌字母和数字。