基于粒子群优化神经网络的移动机器人门牌识别方法研究

• 作者: 莫国梁 郭健 陈庆伟
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 移动机器人 门牌识别 粒子群 神经网络 不变矩
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 7-9,16
• 页数: 4页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 3320字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2009.04.003

摘要

针对移动机器人门牌识别问题,提出了一种基于粗分类与细分类相结合的门牌识别方法.首先利用门牌号码字符的特殊节点进行粗分类,进而计算图像的不变矩;在此基础上,利用粒子群神经网络进行细分类,完成门牌识别.最后通过办公室环境中的门牌号码识别实验验证了该方法的快速性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈庆伟	南京理工大学自动化学院	167	2469	26.0	41.0
2	郭健	南京理工大学自动化学院	73	442	13.0	17.0
3	莫国梁	南京理工大学自动化学院	1	1	1.0	1.0