基于改进的LM-BP神经网络的车牌字符识别研究

车牌识别是智能交通系统中一个重要的环节,它可以应用到很多领域,如高速公路自动收费、交通监控系统、停车场管理等.提出一种改进的LM-BP神经网络车牌字符识别方法,该方法根据国内现行车牌编制的特点,结合LM算法改进传统BP神经网络,并增加σ参数修正LM-BP算法,避免传统BP神经网络收敛速度缓慢并容易陷入局部极小值的缺点,进行了大量实验,达到了预期的识别效果和收敛速度.