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摘要:
根据实际应用要求,要求使车牌实时识别系统识别准确率高,提出了一种改进的神经网络车牌识别算法,基于标准的神经网络的识别算法上进行了改进,在标准神经网络算法中增加惯性冲量分批处理的方法进行改进,并通过训练大量样本进行了实验。实验结果表明,改进的神经网络识别算法与未改进的标准神经网络字符识别算法相比其识别率和处理速度有了很大的提高,已在小区停车场应用,达到了应用的要求,证明了改进后的神经网络车牌识别算法与标准神经网络算法相比在实时识别正确率上有了很大提高。
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 一种改进的神经网络车牌识别算法研究
来源期刊 电子测量技术 学科 工学
关键词 车牌识别 神经网络 惯性冲量
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目 【信息技术及图像处理】
研究方向 页码范围 100-103
页数 4页 分类号 TP391.4
字数 2815字 语种 中文
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 胡伟 河南理工大学电气工程与自动化学院 14 107 6.0 10.0
2 司朋举 河南理工大学电气工程与自动化学院 2 22 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
车牌识别
神经网络
惯性冲量
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
电子测量技术
半月刊
1002-7300
11-2175/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-336
1977
chi
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