基于R-ELM的实时车牌字符识别技术

• 作者: 应晶 柯海丰
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图形处理器(GPU) 人工神经网络 分类器 BP R-ELM 牌照字符识别
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机技术、电信技术
• 页码范围: 1209-1216
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2014.07.010

摘要

提出新的实时车牌字符识别技术.该技术对分割后的字符图像进行灰度化,归一到固定像素大小,采用R-ELM算法进行训练.该技术的优点在于能够采用较小的样本集,快速达到理想的识别率.实验数据显示,与传统的BP算法相比,效率能够提高2～3个数量级.为了有效地挖掘GPU的运算能力,系统采用弹性队列与动态符合调整方法,将字符数据组合成数据包,保证在使用图形处理器(GPU)进行识别的过程中,运算效率最大化.实验显示,与CPU相比,能够得到近2个数量级的速度提升.通过对大量实际样本图像的测试,采用该方法获得了良好的识别及加速效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柯海丰		6	47	2.0	6.0
2	应晶		40	860	14.0	29.0