基于聚类与神经网络的车牌类型识别算法

"车牌类型识别技术是汽车牌照自动识别系统(LPR)的重要组成部分，涉及到车牌定位、字符分割和字符识别。此技术旨在提高识别系统的性能，特别是针对光照变化和噪声环境的鲁棒性。文中介绍了一种基于聚类和神经网络的新型车牌类型识别算法，该算法能有效识别四种中国车牌类型：蓝底白字、黄底黑字、黑底白字和白底黑字或红字。传统方法主要依赖色调、饱和度和强度进行分类，但这种方法在光照不均匀时可能增加误识率。提出的新型算法首先通过K-means聚类确定车牌有效区域，然后在HSI和RGB彩色空间中应用边缘颜色聚类及两级BP神经网络，分别进行两轮分类，提高了识别准确性，并且对光照变化具有良好的适应性。实验结果显示，该算法的识别率超过99%，证明了其高效性和准确性。" 本文详细探讨了车牌类型识别的重要性，尤其是在智能交通系统中的角色。现有的识别方法主要基于HSV或HSI色彩空间，利用色调和饱和度区分不同类型车牌，但这在光照条件不佳时可能导致识别错误。为解决这个问题，作者提出了一种创新的识别流程，包括以下几个关键步骤： 1. **倾斜校正**：对车牌图像进行预处理，消除因拍摄角度导致的倾斜，确保后续分析的准确性。 2. **车牌有效区域识别**：通过彩色分量垂直投影的K-means聚类算法，确定车牌的边界，去除背景干扰。 3. **HSI空间边缘颜色聚类**：在HSI色彩空间中，利用K-means聚类对车牌边缘颜色进行分析，初步将车牌分为四类。 4. **两级神经网络分类**：结合HSI和RGB空间的聚类结果，运用BP神经网络进行两次分类，精细化区分第一类和第二类车牌，进一步提高识别精度。 5. **鲁棒性分析**：通过实验验证，该算法在光照变化和存在噪声的情况下仍能保持高识别率，显示了算法的稳定性。 这种方法的引入，提升了车牌识别系统的整体性能，尤其对于复杂环境下的识别任务，具有显著优势。对于未来的研究，这可能为进一步优化车牌识别系统，以及开发更智能的交通管理系统提供了基础。