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BP神经网络在车牌字符识别中的应用研究 总被引:10,自引:0,他引:10
研究车牌字符识别问题,针对传统神经网络在车牌字符识别存在识别准确率低、效率低的问题,提出了一种基于改进神经网络的车牌字符识别方法.该方法首先采用Gabor滤波器提取车牌字符的特征,PCA降维处理消除车牌字符特征之间的冗余信息,然后采用改进的神经网络对提取特征进行训练得到最优识别模型,最后利用最优模型对车牌字符进行识别.仿真实验表明,数字及字母的识别准确率达95.0%以上,汉字的识别准确率达93.1%,与传统识别方法相比,识别准确率和识别速度都有了较大的改进,该方法在车牌识别的应用有着广泛的前景. 相似文献
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为解决多平台协同数据融合问题,采用基于D-S证据理论的数据融合方法,分析了该理论在多平台协同数据融合中的应用原理,并将此方法运用于舰船类型的识别。通过MATLAB仿真计算对D-S方法在多平台协同数据融合和单平台数据融合中的应用进行了比较,验证了该理论在多平台协同数据融合中的有效性和实用性。 相似文献
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针对目前智能建筑火灾探测的复杂性,采用离子感烟探测器、光电感烟探测器、温度探测器、火焰探测器来探测复杂的火灾场地,使用BP神经网络和基于D-S证据理论的多传感器数据融合技术对探测到的数据进行处理和仿真。从仿真结果可以看出,数据融合技术能提高火灾识别率,降低火灾误报率 相似文献
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一种基于证据理论的数据融合新算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
从决策级层次出发,给出一种新的基于证据理论的多传感数据融合算法.从传感器的重要度和各证据的可信度两方面综合考虑对融合结果的影响,并根据传感网络的实际应用情况给出了反映传感器重要度及证据可信度的融合系数,引入未知项,使新的算法能更好地实现多传感器的数据融合.通过举例与分析表明新算法能较好地解决证据冲突引起的失效问题. 相似文献
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针对碱性过氧化氢化学机械浆(APMP)盘磨故障诊断在同一征兆域中很难区分多种故障的实际情况,利用其他征兆域的诊断信息进行了全局信息融合的研究.在数据处理的检测层、特征层、决策层上分别提出了不同的数据融合算法,即检测层采用小波包分析的融合方法提取故障特征,特征层通过神经网络的融合为决策层的D-S证据理论提供可信度分配.试验数据表明,通过三个层面的优势互补,可以使证据理论的可信度分配不再完全依赖主观专家经验;利用各种故障的冗余和互补信息,可提高诊断的准确率. 相似文献
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基于加权D-S证据理论的分布式多传感器目标识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对分布式多传感器环境下的目标识别问题,提出了一种基于加权D-S证据理论组合规则的决策融合方法。分析了多传感器目标识别系统的信息模型,指出传感器的决策可信度由其被支持度及与目标间的距离确定。将该可信度体现为加权D-S证据理论组合规则中的证据权值,综合考虑传感器支持度及其与目标距离,给出了权值确定方法。仿真实验证明方法提高了融合效率,可较快完成识别任务。 相似文献
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提出了一种利用车牌字符集特征来优化字符骨骼处理、改进骨骼变长编码的新方法,并把其用于车牌字符精确识别.该方法先利用车牌字符集特征优化处理标准车牌字符骨骼,再将"替换规则"与8方向链码相结合对其进行变长编码的结果作为模板,然后用同样方法得到待识别的车牌字符编码,将该编码与模板进行最佳匹配,实验结果表明,该方法具有实现简单、处理数据量小、抗旋转和对低分辨率车牌字符识别性能好等优点. 相似文献
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阐述了基于证据理论的信息融合算法,提供了一种证据理论的改进方法以解决D-S算法在实现过程中存在的失效问题.并通过多传感器信息融合实验,对该方法的有效性进行了验证. 相似文献
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提出了一种无线传感器网络中基于移动代理带证据权的D S融合算法。引入证据权对证据进行修正以降低冲突数据对融合结果的影响。采用三级D S组合规则进行融合决策:节点级融合计算单个节点时间域融合检测概率;簇内级融合计算簇内节点间空间域融合检测概率获取局部决策结果;簇间级融合计算簇间的融合检测概率获取最终的全局决策结果。仿真结果表明,本算法能以较小的能耗代价获取准确的融合结果并有效降低冲突数据对融合结果的影响。 相似文献
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一种基于多特征提取的实用车牌识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对车牌识别系统的实际应用, 利用车牌区域的边缘梯度特征、几何形状特征、颜色特征、灰度纹理特征定位车牌, 然后校正车牌图像的颜色及倾斜度; 基于灰度投影法, 对普通及武警车牌均提出了有效字符分割方案, 通过自适应判别去除因字符断裂粘连、特殊字符等造成的干扰; 通过基于多特征值提取的神经网络方法初识别车牌; 最后将人眼的视觉特性用于模板匹配法, 解决易混淆字符及污损车牌的问题。通过大量实验证明, 该方法对车牌颜色、拍摄角度、光照条件等限制较少, 适用范围广、识别率高, 有较强的实用性。 相似文献
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针对传统小波网络(WNN)基于均方差函数的梯度学习算法收敛速度慢和产生局部极小点的缺点,结合熵函数准则优于均方差函数准则,可以改善网络的收敛速度等优点,研究了一种基于相对熵函数准则的小波网络算法的字符识别方法。首先对分割后的车牌字符图像进行二值化、归一化等一系列预处理,然后利用新的不变矩算法提取不变矩,以此作为字符图像的特征向量,最后应用基于新优化算法的小波网络进行分类识别。计算机仿真结果表明,该方法对字符的识别取得了较好的效果。 相似文献
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基于信息熵的D-S证据理论及其在传感器融合中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
从证据本身和证据之间的相互关系两个方面分析了证据的可信度及相应在融合过程中获得的权重.引入了证据信息熵的概念,并给出了从证据本身确定可信度的方法.为了从证据之间的相互关系考察证据的可信度,给出了描述证据间相互支持的模糊关系矩阵,并依此来影响各传感器对于融合数据的重要性.实验验证了所提方法的有效性和鲁棒性. 相似文献
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对4方向背景方向特征进行了改进,提出了8方向背景特征描述方法。与4方向背景方向特征描述方法相比,改进后的特征描述方法可以从0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°共8个方向来对汉字图像进行考察,从而进一步提高描述的精度。此外,为了消除笔划粗细的影响,还对背景方向特征进行了归一化处理。实验结果表明改进后的归一化8方向背景方向特征具有更高的识别精度。 相似文献