基于RBF神经网络和改进遗传算法的货车车锁检测

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，边缘图象的线性短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。