本文關(guān)鍵詞：徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在車牌字符識(shí)別中的應(yīng)用　出處：《華僑大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：提出一種基于徑向基網(wǎng)絡(luò)的汽車車牌字符識(shí)別算法.在預(yù)處理階段,采用灰度化、自適應(yīng)閾值分割去除圖像噪聲并增強(qiáng)圖像對(duì)比度;在字符分割階段,采用極限元素位置確定法實(shí)現(xiàn)獨(dú)立字符分割;在字符識(shí)別階段,利用自行構(gòu)建的字符子塊圖像庫(kù)對(duì)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練.選取基于反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別算法和基于支持向量機(jī)(SVM)的字符識(shí)別算法與文中方法進(jìn)行比較.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:文中方法在識(shí)別準(zhǔn)確率上具有明顯優(yōu)勢(shì),更適用于汽車車牌的字符識(shí)別.
[Abstract]:A vehicle license plate character recognition algorithm based on RBF neural network. In the preprocessing stage, using gray scale, adaptive threshold segmentation to remove image noise and enhance the image contrast; at the character segmentation stage, using the limit element method to determine the position of independent character segmentation; in the stage of character recognition, the training of the RBF neural network using to construct the character sub image library. Selection based on back-propagation (BP) neural network and the character recognition algorithm based on support vector machine (SVM) method comparing the character recognition algorithms in this paper. The experimental results show that the proposed method has obvious advantages in accuracy, more suitable for car license plate character recognition.

【作者單位】： 廣西科技大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)代教育技術(shù)中心;
【基金】：廣西教育廳高�？蒲匈Y助項(xiàng)目(LX2014187)
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 隨著世界汽車數(shù)量的劇增[1],在道路交通汽車管理、汽車自動(dòng)繳費(fèi)、車庫(kù)車位自動(dòng)查找等領(lǐng)域,都迫切需要具有更高準(zhǔn)確率、更高效率的智能系統(tǒng)[2].對(duì)于智能交通系統(tǒng),識(shí)別車輛身份是核心工作,這就需要快速、準(zhǔn)確地對(duì)汽車車牌進(jìn)行識(shí)別[3].目前,汽車車牌識(shí)別主要是依托圖像處理技術(shù),

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2 陳來(lái)榮;冀榮華;徐宇;;基于支持向量機(jī)的車牌字符識(shí)別[J];公路交通科技;2006年05期

3 文喬農(nóng);王海瑞;危春波;;車牌字符識(shí)別研究[J];科技廣場(chǎng);2007年05期

4 高在村;龔聲蓉;;基于量子門神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌字符識(shí)別[J];計(jì)算機(jī)工程;2008年23期

5 杜選;;基于支持向量機(jī)的車牌字符識(shí)別研究與應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2008年08期

6 李孟歆;吳成東;;基于分級(jí)網(wǎng)絡(luò)的車牌字符識(shí)別算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2009年05期

7 柴蘭娟;曾黃麟;;一種基于分級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌字符識(shí)別新方法[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2011年01期

8 張美t，

本文編號(hào)：1401317