一种基于霍夫变换和BP神经网络的车牌识别方法

江为苍; 郑淑丽

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一种基于霍夫变换和BP神经网络的车牌识别方法

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汽车牌照自动识别系统在智能停车场管理、高速公路自动收费和违章检测等方面有着广阔的应用前景.由于车牌特征的多样性及车牌背景的复杂性,对于现实世界的车牌图像,车牌磨损、图像倾斜、天气以及背景等干扰因素都会影响定位效果.为此本文提出了基于一阶双向差分和hough变换的改进车牌定位方法,采用改进的BP神经网络模式识别技术作为识别的方法,得到了较好地处理结果.

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来源
《安庆师范学院学报（自然科学版）》|2010年第2期|52-55|共4页
作者
江为苍; 郑淑丽;
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作者单位

合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;

安庆职业技术学院,电子信息系,安徽,安庆,246003;

合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
霍夫变换; 神经网络; 车牌识别; 双向差分; 人工智能;

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