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摘要:
车辆牌照的自动识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域的重要应用.为提高车牌字符识别系统对字符的整体识别能力,对车牌上的汉字与数字字符做分类处理,利用粗网格、边框和笔划密度方法更好地提取识别对象特征,最后采用BP神经网络进行字符识别.实验表明,本文所采用的方法能达到较好的识别效果,说明多种特征提取方法和神经网络识别技术的有机结合能显著提高系统性能.
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基于神经网络的分阶车牌字符识别算法研究
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卷积神经网络
分阶
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文献信息
篇名 基于改进特征提取的BP神经网络车牌识别
来源期刊 重庆文理学院学报:自然科学版 学科 工学
关键词 车牌识别 神经网络 预处理 特征提取
年,卷(期) 2009,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 42-45
页数 4页 分类号 TP183
字数 语种
DOI
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 朱斌 长江师范学院光电技术重点实验室 30 190 7.0 12.0
2 谭勇 长江师范学院光电技术重点实验室 18 145 6.0 11.0
传播情况
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2009(0)
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研究主题发展历程
节点文献
车牌识别
神经网络
预处理
特征提取
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
重庆文理学院学报:自然科学版
双月刊
1673-8012
50-1183/N
重庆市永川区红河大道319号
出版文献量(篇)
1769
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