本文關鍵詞：基于CNN的車牌數(shù)字字符識別算法

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【摘要】：針對傳統(tǒng)車牌識別算法識別率低、魯棒性差等問題,提出一種基于卷積神經網(wǎng)絡結構車牌數(shù)字字符識別算法。在卷積神經網(wǎng)絡的基礎上用Re LU激活函數(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的Sigmoid激活函數(shù),引入卷積步長等操作,不僅加速網(wǎng)絡的收斂,而且降低了網(wǎng)絡參數(shù)的數(shù)量。實驗結果表明:與傳統(tǒng)特征提取算法相比,該算法識別率最高,達到95.2%,識別率波動范圍小,魯棒性強。
【作者單位】： 湖南理工學院信息與通信工程學院;復雜系統(tǒng)優(yōu)化與控制湖南省普通高等學校重點實驗室;深圳大學信息工程學院;廣州杰賽科技股份有限公司;
【關鍵詞】： 車牌識別 卷積神經網(wǎng)絡 字符識別
【基金】：國家自然科學基金“多接口車聯(lián)網(wǎng)可變帶寬信道分配算法研究”(61300039) 湖南省教育廳項目“異構網(wǎng)絡分布式多視點視頻編碼及關鍵幀容錯性傳輸研究”(16C0723) 湖南省研究生科研創(chuàng)新項目資助“基于光流傳感的四旋翼位姿估計研究”(CX2016B670)
【分類號】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 車牌識別技術是智能交通系統(tǒng)中重要的應用,已經廣泛應用到很多領域,如高速公路不停車收費、停車場管理、交通監(jiān)控等。車牌字符識別是車牌識別技術中最重要的環(huán)節(jié),國內外學者對此展開了廣泛研究。文獻[1-3]采用了基于BP神經網(wǎng)絡的車牌字符識別方法,BP神經網(wǎng)絡在字符識別上具有

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