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摘要:
介绍行驶车辆牌照自动识别系统基础上,对所获取的车辆正面车头图象,采用了多层次分割算法来定位车牌照,从图象背景中分离出牌照,再采用一种阴影掩膜技术对单个英文字母及阿拉伯数字进行编码,提取字符特征,并进而用BP网络进行识别.整个算法简单,识别率可达96%.
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汽车牌照自动识别技术的现状与发展
汽车
牌照
图象分割
字符识别
神经网络
基于神经网络算法的汽车牌照自动识别系统设计
系统组成
预处理
定位与分割
神经网络识别
汽车牌照自动识别技术研究
汽车牌照自动识别
技术规范
技术手段
使用层次型结构模板和神经网络方法进行汽车牌照识别
字符识别
层次型结构模板
人工神经网络
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于神经网络的汽车牌照自动识别
来源期刊 安徽大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 计算机视觉 模式识别 图象分割
年,卷(期) 2000,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 45-50
页数 6页 分类号 TN911.73
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-2162.2000.01.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王年 安徽大学电子工程与信息科学系 93 1089 17.0 29.0
2 赵海峰 安徽大学电子工程与信息科学系 36 308 8.0 16.0
3 任彬 安徽大学电子工程与信息科学系 9 221 5.0 9.0
4 王邦元 合肥市职工大学计算中心 2 99 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (3)
共引文献  (24)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (85)
同被引文献  (16)
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1999(1)
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2002(9)
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2020(2)
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研究主题发展历程
节点文献
计算机视觉
模式识别
图象分割
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安徽大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-2162
34-1063/N
大16开
安徽省合肥市
26-39
1960
chi
出版文献量(篇)
2368
总下载数(次)
6
总被引数(次)
11731
  • 期刊分类
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