基于改进BP神经网络的夜间车牌识别算法研究

• 作者: 张培玲 毕东生 资丽
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 车牌识别 图像预处理 车牌定位 字符分割 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 21-24
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2339字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2018.08.005

摘要

为了提高夜间条件下车牌识别准确率,提出了一种基于改进BP神经网络的车牌识别算法.为了改善夜间环境下车牌图像的质量和清晰度,在图像预处理过程中采用了图像平滑处理增强技术;利用图像边缘检测技术实现了对图像正确定位,然后通过统计车牌图像白色像素个数的方法对字符分割;在此基础上,使用基于附加动量法和自适应学习速率改进的BP神经网络方法精确识别车牌.实验结果表明,该方法对夜间车牌的分割和识别是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张培玲	河南理工大学物理与电子信息学院	24	57	5.0	6.0
2	毕东生	河南理工大学物理与电子信息学院	6	8	2.0	2.0
3	资丽	河南理工大学物理与电子信息学院	1	6	1.0	1.0