基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
提出了基于BP神经网络的车牌自动定位方法.实验表明,由此建立的车牌自动定位模型适用于各类机动车辆,总定位率为99.5%,达到了业务使用的要求.
推荐文章
基于 AB神经网络模型的车牌定位方法
AB神经网络
BP神经网络
直方图
车牌定位
基于增强GA-BP神经网络的软件错误定位方法
错误定位
GA-BP神经网络
正交实验设计
基于BP神经网络的定位系统的误差补偿
定位误差
误差补偿
BP神经网络
基于纹理特征和神经网络牌照定位方法
牌照定位
纹理特征
神经网络
图像分割
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于BP神经网络的车牌自动定位方法
来源期刊 微计算机应用 学科 工学
关键词 自动定位 机动车辆 BP神经网络 自适应
年,卷(期) 2006,(4) 所属期刊栏目 网络与通信
研究方向 页码范围 409-410
页数 2页 分类号 TP2
字数 1888字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-347X.2006.04.007
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 傅德胜 南京信息工程大学计算机科学与技术系 82 681 12.0 22.0
2 范春年 南京信息工程大学计算机科学与技术系 16 123 6.0 11.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (16)
共引文献  (232)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (22)
同被引文献  (20)
二级引证文献  (6)
1986(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1988(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1991(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2000(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2006(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2007(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2008(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2010(5)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(0)
2011(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2012(3)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(1)
2013(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2014(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2015(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
2016(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2018(3)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(1)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
自动定位
机动车辆
BP神经网络
自适应
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
网络新媒体技术
双月刊
2095-347X
10-1055/TP
大16开
北京海淀区北四环西路21号
2-304
1980
chi
出版文献量(篇)
3082
总下载数(次)
5
论文1v1指导