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车牌识别(LPR)是智能交通中关键技术之一。针对目前车牌识别技术存在的一些问题,详细分析基于BP神经网络的车牌字符识别方法,对BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小点的缺陷进行改进。经仿真实验结果表明效果良好。 相似文献
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车牌识别是智能交通体系的核心,具有很大的研究价值.为解决传统的车牌定位不精确的问题,并且考虑到检测结果容易受到环境的影响从而导致采集车牌图像可能会产生噪音和干扰,本文以Radon图像矫正为基础并应用BP神经网络进行车牌识别可以有效地去除大部分噪声.仿真的结果显示,本文的算法具有良好的识别精度,可以在复杂的环境中,如有污... 相似文献
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基于SVM和BP神经网络的车牌识别系统 总被引:2,自引:1,他引:2
针对车牌识别系统的车牌精确定位和车牌字符准确识别问题。提出一种基于SVM(支持向量机)和BP神经网络的车牌定位与识别算法。通过将HSV颜色空间和形态学方法相结合确定候选轮廓,以判断轮廓外接矩形的面积和长宽比筛选符合车牌特征的区域,并利用训练好的SVM模型对候选车牌区域进行测试判断,最终精确定位车牌的位置。此外,还可使用了BP神经网络进行车牌字符识别。经验证,该系统适用于复杂的车牌定位环境,且识别速度快,准确率高。 相似文献
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为更加准确的识别车牌信息,本文研究设计了基于BP神经网络的车牌识别模型.通过数字图像处理技术预处理车牌图像、定位车牌区域、分割车牌字符,最后采用BP神经网络技术实现车牌字符的识别.通过MATLAB软件仿真实验,取得了较好的识别结果. 相似文献
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随着信息技术的发展,信息技术在社会中的应用越来越广泛,其中卷积神经网络技术凭借其较高的学习能力与适应能力被广泛应用于图像处理的相关工作当中[1]。在道路交通管理工作当中车牌识别一直是重点与难点,基于卷积神经技术发展的车牌折别系统不仅能够有效提高车牌识别的准确性,还能有效提高车牌识别的工作效率,对于推动我国道路交通的健康发展有重要作用。 相似文献
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小波变换和神经网络在车牌识别中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了车牌识别的背景、意义和一般实现过程,阐述了小波变换和神经网络的基本理论,详细地分析和论述了小波变换和神经网络在车牌识别四个核心阶段(即图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别)中的应用,最后总结并对两者在车牌识别技术中的应用前景进行了展望。 相似文献
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基于改进BP神经网络的车牌字符识别 总被引:1,自引:0,他引:1
王智文 《微电子学与计算机》2011,28(9):66-69
在分析了BP网络学习算法的缺陷的基础上引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进,大大提高了BP网络的收敛速度.对车牌字符图像进行分割并利用sobel算子进行边缘检测来提取字符特征.然后利用改进的BP网络来自动识别车牌字符,提高了识别的速度和正确率. 相似文献
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车牌识别是智能交通系统的重要组成部分,其关键是车牌字符识别技术。单一的神经网络难以识别模糊的车牌字符,文中提出了一种混合神经网络实现车牌字符识别技术。该混合神经网络结合联想记忆与BP神经网络,对输入的字符进行两次判别,经过训练、特征提取得到检测结果。通过在不同的噪声和不同的角度实验表明,采用混合神经网络具有更高的识别精度。 相似文献
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基于神经网络的车牌字符识别算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于神经网络的车牌字符自动识别算法。用本文提出的方法对车牌图像进行实验,对车牌字符样本进行特征提取,用特征来训练有效分类器,用MATLAB完成了对车牌照数字识别的模拟,结果证实此算法对车牌字符识别有一定准确性,具有良好的效果。 相似文献
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A high performance license plate recognition system (LPRS) is proposed in this work. The proposed LPRS is composed of the following three main stages: (i) plate region determination, (ii) character segmentation, and (iii) character recognition. During the plate region determination stage, the image is enhanced by image processing algorithms to increase system performance. The rectangular license plate region is obtained using edge‐based image processing methods on the binarized image. With the help of skew correction, the plate region is prepared for the character segmentation stage. Characters are separated from each other using vertical projections on the plate region. Segmented characters are prepared for the character recognition stage by a thinning process. At the character recognition stage, a three‐layer feedforward artificial neural network using a backpropagation learning algorithm is constructed and the characters are determined. 相似文献
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基于CCD和神经网络的LCD数显字符采集与识别 总被引:1,自引:0,他引:1
利用CCD对LCD数码显示字符进行采集,在分析图像处理和神经网络理论的基础上,采用网格法与交线特征提取法,对LCD数显字符进行识别,为具有LCD数显而与计算机无标准通信接口的仪器仪表设备提供一种实用的无线接口.实验表明,系统对LCD数显字符采集方便,识别率高,并且抗干扰能力强. 相似文献
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为了进行车牌字符的有效识别,提出了一种分级径向基函数神经网络的车牌识别算法,识别网络由两级构成,一级径向基神经网络用于汉字、字母、混合和数字的粗分类;二级子网用于对字母网络、混合网络和数字网络内部易混字符再进行精确识别。实验结果表明,提出的方法有效地提高了识别的精度,而且平均运行时间减少。 相似文献