基于构造性学习方法的车牌定位

• 作者: 姚芳兵 张铃 段震
• 来源期刊: 微机发展
• 学科: 工学
• 关键词: 构造性机器学习 交叉覆盖算法 汽车牌照 定位
• 年，卷（期）: 2004,（8）
• 所属期刊栏目: 智能与算法研究
• 页码范围: 41-43,46
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3405字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2004.08.013

摘要

汽车牌照的定位是智能交通系统中的重要组成部分之一,其定位效果直接关系到后期的识别工作,应用前景广阔.为了有效实现车牌的准确定位,文中首先在灰度图像中基于提取部分怀疑区域,然后使用基于构造性学习的交叉覆盖算法,对区域样本进行学习后构造出对应的神经网络,然后使用该网络对新进样本进行定位,从怀疑区域中确定出牌照的位置.对不同背景和光照条件下的大量实验结果表明定位准确率较高,从而该方法可行有效,有较强的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张铃	安徽大学智能计算与信号处理重点实验室	85	2554	22.0	49.0
2	姚芳兵	安徽大学智能计算与信号处理重点实验室	4	17	3.0	4.0
3	段震	安徽大学智能计算与信号处理重点实验室	19	149	7.0	11.0