基于RBF神经网络和改进遗传算法的货车车锁检测

摘要

为实现货车自动检测记录系统,需要根据货车图象检测进站货车的车锁是否存在.为此,提出了一种基于RBF神经网络和改进遗传算法的货车车锁检测方法.该方法首先提取图象的投影特征、边缘图象的线性矩特征以及灰度直方图特征,然后用RBF神经网络进行检测和定位.同时引入遗传算法,利用改进后的遗传算法的高并行性和鲁棒性,可以较快地完成全局搜索,而不会陷入局部最优.实验表明,该方法能有效克服车锁种类多,变形大,以及光照变化的影响,具有较高的速度和检测成功率,能满足于实际应用.