基于串并行混合神经网络的汽车胎号识别方法

• 作者: 孙俊 李正明
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 组合神经网络 胎号识别 特征提取 矩
• 年，卷（期）: 2006,（23）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 198-200,228
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5105字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.23.060

摘要

汽车胎号识别系统要求胎号识别方法具有极高的识别正确率和置信度.文章对胎号识别方法进行了研究,以汽车胎号识别为背景,对大量的胎号字符图像样本进行特征量提取,研究了并行组合网络和仿串行组合网络的识别性能,并结合这两种组合网络的优点,提出了一种串并行混合神经网络,第一级为并行组合网络,第二级为单级网络且其识别分类的对象仅为前一级网络拒识的胎号样本.大量的胎号样本识别实验表明,串并行混合组合神经网络的识别正确率和置信度可达到99.2%和99.5%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李正明	江苏大学电气信息工程学院	157	1549	22.0	31.0
2	孙俊	江苏大学电气信息工程学院	133	1226	19.0	28.0