复杂环境车牌识别：并行模糊神经网络算法研究

"复杂环境下的车牌识别研究" 本文主要探讨的是在复杂环境下如何有效地进行车牌识别，特别关注的是车牌的分割和字符识别技术。作者周开军在武汉理工大学攻读控制理论与控制工程硕士学位时，由导师陈三宝指导，进行了深入的研究。 车牌识别系统（License Plate Recognition System, LPR）在现代交通管理中扮演着关键角色，如电子收费、出入口控制和车流监控等。随着技术的发展，LPR的相关技术研究日益受到关注。本论文提出了一种并行模糊神经网络算法，用于提升整个车牌识别系统的识别性能，特别是针对复杂环境中的挑战。 论文的核心内容包括车牌识别的三个主要步骤：预处理、定位分割和字符识别。预处理阶段主要是对车牌图像进行处理，以便后续步骤更好地分析。在定位阶段，结合边缘检测和投影特征，通过霍夫变换(Hough Transform)来检测和纠正车牌的倾斜。字符分割则利用垂直投影和模板匹配技术，有效地将字符从车牌背景中分离出来，解决了复杂环境中的干扰问题。 在字符识别部分，作者提出了一种新的方法，该方法由BP神经网络识别模块和模糊控制器组成，各模块独立，便于硬件实现。通过Matlab进行算法仿真验证了其有效性，然后使用VC++6.0编程实现，构建了车牌识别系统的软件平台。 实验结果显示，所采用的边缘检测算法具有快速和清晰的特点，能够准确地定位车牌和分割字符，表现出良好的鲁棒性。并行模糊神经网络识别方法相对于传统的标准BP网络，具有更优的性能，满足了复杂环境下实时车牌识别的需求。 关键词涉及车牌定位、字符分割、车牌校正、模糊神经网络以及车牌识别，这些是论文研究的重点。这项工作不仅在理论上有所贡献，而且在实际应用中也有重要的意义，对于提升复杂环境下的车牌识别效率和技术水平有着积极的推动作用。