一种基于全局阈值二值化方法的BP神经网络车牌字符识别系统

张坤艳; 钟宜亚; 苗松池; 王桂娟

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一种基于全局阈值二值化方法的BP神经网络车牌字符识别系统

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本文针对车牌字符识别系统在工程应用中存在识别准确率不高、效率低的问题,从工程实践的角度描述了一种新的基于BP神经网络的识别系统在车牌字符识别中的应用.详细介绍了车牌字符识别中的样本集和测试集的组织、图像二值化、归一化、图像去噪、神经网络构建和训练.实践结果表明,本系统适用于自然场景中的车牌自动识别问题,并且具有较强的适应性.

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来源
《计算机工程与科学》|2010年第2期|88-90134|共4页
作者
张坤艳; 钟宜亚; 苗松池; 王桂娟;
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作者单位

山东建筑大学信息与电气工程学院,山东,济南,250101;

北京经济管理职业学院,北京,100102;

山东建筑大学信息与电气工程学院,山东,济南,250101;

山东建筑大学信息与电气工程学院,山东,济南,250101;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类采用各种新技术的自动检测系统;
关键词
车牌字符识别; BP网络; 图像二值化; 全局阈值; 去噪;

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