基于改进的LM-BP神经网络的车牌字符识别研究

• 作者: 吴齐云 谢嘉乐 韦玉科
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 智能交通系统 车牌字符识别 LM-BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 48-51,57
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3296字
• 语种: 中文

摘要

车牌识别是智能交通系统中一个重要的环节,它可以应用到很多领域,如高速公路自动收费、交通监控系统、停车场管理等.提出一种改进的LM-BP神经网络车牌字符识别方法,该方法根据国内现行车牌编制的特点,结合LM算法改进传统BP神经网络,并增加σ参数修正LM-BP算法,避免传统BP神经网络收敛速度缓慢并容易陷入局部极小值的缺点,进行了大量实验,达到了预期的识别效果和收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韦玉科	广东工业大学计算机学院	49	324	11.0	15.0
2	谢嘉乐	广东工业大学计算机学院	1	8	1.0	1.0
3	吴齐云	广东工业大学计算机学院	3	11	2.0	3.0