共查询到17条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
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
2.
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
3.
4.
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
5.
6.
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
7.
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
8.
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
9.
10.
11.
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
12.
13.
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
14.
15.
16.
基于改进BP神经网络的手写字符识别 总被引:2,自引:0,他引:2
针对标准反向传播(BP,Back Propagation)神经网络算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点,采用附加动量法与学习速率自适应调整相结合策略对神经网络初始参数进行设置。通过在权重计算公式中加入动量项,降低神经网络对误差曲面局部调节的敏感性,有效抑制其陷于局部极小。学习速率根据总误差的变化进行自适应调整,可以有效地缩短学习时间,加快收敛速度。将该改进算法应用于数字、英文字母以及简单汉字的手写字符识别系统中,进行了有无动量、有无噪声等实验,结果表明该方法与传统BP算法相比识别精度较高、训练时间较短且具有较强的鲁棒性。 相似文献
17.
一种基于改进BP神经网络的物体识别方法 总被引:1,自引:2,他引:1
提出基于自适应学习速率动量梯度下降的BP算法进行物体识别,并以修正的Hu不变矩特征作为BP神经网络的输入,通过训练对网络的权值和阈值进行调整.该算法使BP神经网络在学习速率和稳定性上有了进一步的提高.仿真结果表明该方法对物体的平移、旋转、缩放都具有不变性,从而验证了该方法的有效性. 相似文献