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基于小波神经网络的车牌识别技术研究
摘要
本文主要研究基于小波神经网络的车牌识别技术，对传统的车牌识别方法进行改进，提出了一种基于小波神经网络的车牌识别方法。该方法将小波变换和神经网络相结合，实现对车牌图像的精确分析和识别。为了验证这种方法的有效性，通过实验对比传统方法和基于小波神经网络的方法的识别准确率，并对结果进行分析。实验结果表明，基于小波神经网络的车牌识别方法的识别准确率优于传统方法，可以在一定程度上提高车牌识别的精度。
关键词：小波神经网络；车牌识别；小波变换；神经网络；识别准确率；实验比较
Abstract
Thispapermainlystudiesthelicenseplaterecognitiontechnologybasedonwaveletneuralnetwork.Itimprovesthetraditionallicenseplaterecognitionmethodandproposesalicenseplaterecognitionmethodbasedonwaveletneuralnetwork.Thismethodcombineswavelettransformandneuralnetworktoachieveaccurateanalysisandrecognitionoflicenseplateimages.Inordertoverifytheeffectivenessofthismethod,therecognitionaccuracyofthetraditionalmethodandthemethodbasedonthewaveletneuralnetworkarecomparedthroughexperiments,andtheresultsareanalyzed.Theexperimentalresultsshowthattherecognitionaccuracyofthelicenseplaterecognitionmethodbasedonthewaveletneuralnetworkisbetterthanthatofthetraditionalmethod,whichcanimprovetheaccuracyoflicenseplaterecognitiontoacertainextent.
Keywords:waveletneuralnetwork;licenseplaterecognition;wavelettransform;neuralnetwork;recognitionaccuracy;experimentalcomparison
一、绪论
随着车辆数量的增加和交通管理的日益严格，车牌识别技术已经成为智能交通系统中的重要组成部分。传统的车牌识别方法主要依靠阈值分割、图像预处理和特征提取等技术，但是存在着识别率低、易受环境光影响、复杂度高等问题。
为了克服这些问题，提高车牌识别技术的准确性和稳定性，研究者们提出了许多新的方法，其中基于小波神经网络的车牌识别方法逐渐受到了研究者们的关注。
本文旨在探讨基于小波神经网络的车牌识别技术的应用，对比传统方法与改进方法的差异，并通过实验验证基于小波神经网络的车牌识别方法提高识别准确率的有效性和实用性。
二、小波神经网络
小波神经网络（WaveletNeuralNetwork，WNN）是在小波变换和神经网络的基础上发展起来的一种新型神经网络。它是一种具有时空分辨能力和多分辨率分析能力的神经网络模型，具有良好的处理图像、声音、视频等信号的能力。
小波神经网络结构由小波关联层和神经网络层组成。其中小波关联层是实现多分辨率分析的关键，它通过小波基函数实现对信号的分解和重构，进而提取数据特征。神经网络层是利用小波关联层提取的特征作为神经网络输入，通过网络训练实现信号的分类和识别。
三、基于小波神经网络的车牌识别方法
基于小波神经网络的车牌识别方法主要分为以下几个步骤：预处理、特征提取、模型训练和分类识别。
（一）预处理
预处理是为了提取车牌图像中的有用信息和去除影响识别的噪声。预处理的过程包括图像灰度化、直方图均衡化、噪声去除等。
（二）特征提取
在小波关联层下，通过对车牌图像进行小波变换，可以获得车牌图像的低频信号和高频信号，分别对应车牌图像的边缘、纹理等特征。通过小波变换提取的特征作为下一步神经网络的输入。
（三）模型训练
选择最优的小波基函数和结构参数，并将提取的特征作为神经网络的输入向量，通过对大量的车牌图像进行学习训练，得到具有较高识别准确率的车牌模型分类器。
（四）分类识别
将预处理后的车牌图像输入到已经训练好的分类器进行分类，根据不同的输出结果进行车牌识别。
四、实验结果及分析
为了验证基于小波神经网络的车牌识别方法提高