并行模糊神经网络在车牌识别中的应用研究

"基于并行模糊神经网络的车牌识别研究，周开军，陈三宝，武汉理工大学自动化学院" 本文深入探讨了基于并行模糊神经网络的车牌识别技术，旨在提高车辆车牌自动识别的准确性和效率。车辆牌照识别是自动目标识别领域的一个关键应用，对于智能交通系统、安全监控和车辆管理等有着重要的实际意义。 传统的车牌识别系统通常包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。然而，后期的字符识别技术，即本文关注的焦点，往往决定了整个系统的性能。作者提出了一个创新的方法，将模板匹配与神经网络识别相结合，形成一种新的车牌识别算法。 该算法的核心是一个由BP神经网络识别模块和模糊控制器共同构建的网络结构。BP神经网络以其强大的非线性映射能力和学习能力，能适应复杂环境下的字符识别。模糊控制器则引入了模糊逻辑的概念，通过对输入数据进行模糊化处理，增强了系统的鲁棒性和抗干扰能力。这种结合使得网络在面对光照变化、车牌倾斜、字符变形等问题时，能够更准确地识别出车牌上的字符。 为了提升识别速度和适应硬件实现，每个模块被设计为相互独立，这样可以并行处理信息，大大提高了系统的运行效率。并行处理是现代计算中的一个重要概念，它通过同时执行多个任务来缩短整体处理时间，尤其适用于计算密集型任务如车牌识别。 文章进一步利用PVM（Parallel Virtual Machine，平行虚拟机）网络在虚拟并行平台上实现了这个识别网络。PVM是一种分布式计算框架，允许在多台计算机上构建并行应用。通过PVM，作者能够在不同的计算节点之间协调和同步神经网络的运行，实现了对大规模车牌数据的高效处理。 实验结果显示，与传统的单一BP神经网络相比，提出的并行模糊神经网络算法在性能上具有显著优势，特别是在实时性方面，能够满足实时车牌识别的需求。这意味着即使在高流量的交通环境中，该系统也能快速准确地识别出过往车辆的车牌，为智能交通系统提供了有力的技术支持。 这项研究为车牌识别技术开辟了新的方向，通过融合并行计算、模糊逻辑和神经网络，提升了识别的准确性和实时性，对于未来智能交通系统的发展具有重要的理论和实践价值。