差分进化算法和神经网络的车牌自动识别模型

• 作者: 穆日磊
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 差分进化 神经网络 车牌识别 图像处理
• 年，卷（期）: 2017,（15）
• 所属期刊栏目: 智能交通与导航
• 页码范围: 183-186
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.15.048

摘要

为了提高对车牌的自动识别和检测能力,针对传统的边缘轮廓检测方法在车辆距离过紧和车流量过大而产生相互遮挡时识别性能不好的问题,提出一种基于差分进化算法和神经网络的车牌自动识别方法.提取的车辆视频监测图像进行外接轮廓矩形网格分割,采用差分进化算法进行车牌测试样本图像的子块连续遍历,实现车牌图像的特征分割和信息点增强,采用神经网络算法进行车牌特征信息分类,实现车牌识别.测试结果表明,采用该方法进行车牌识别的准确性较好,识别模型的可靠度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	穆日磊		3	7	2.0	2.0