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一种用于车牌定位的改进BP神经网络方法  
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【英文篇名】 An Improved BP Neural Network Method Applied to Vehicle License Plate Location
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【作者】 赵涛; 杨晓莉; 王绪本; 张娜;
【英文作者】 ZHAO Tao1; YANG Xiao-li2; WANG Xu-ben1; ZHANG Na1(1. College of Information Engineering Chengdu University of Technology; Chengdu Sichuan 610059; China; 2. Geological Place N.W.H Water and Electricity Group of China; Lanzhou Gansu 730050; China);
【作者单位】 成都理工大学信息工程学院; 中国水利顾问集团西北勘测设计研究院地质所; 成都理工大学信息工程学院 四川成都; 甘肃兰州; 四川成都;
【文献出处】 计算机仿真 , Computer Simulation, 编辑部邮箱 2007年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 车牌定位; 反向传播神经网络; 改进; 激励函数;
【英文关键词】 License plate location; Back-propagation neural network; Improvement; Exciting function;
【摘要】 针对车牌定位中存在的由于光线不足、环境恶劣、车牌背景不清晰、车牌磨损、图像倾斜等干扰因素导致的定位不准、车牌模糊、反应时间长等问题,文章通过对比目前的各种不同车牌定位技术,提出了改进激励函数和改善梯度估计精度的BP神经网络算法。重点说明了改进的具体过程和车牌定位的原理、方法和步骤,运用Hough算法对车牌倾斜度进行校正,借助常规的灰度图像感知方法,通过车牌定位的具体试验证明了该方法有较强的适应能力和学习速度快、车牌定位准确率高、鲁棒性好等优点,从而说明了该方法的可行性。
【英文摘要】 Aiming at a series of the problems in the License Plate Location, by comparing with the existing License Plate Location techniques, this paper puts forward a BP Neural Network algorithm. The algorithm improves the sigmoid Exciting Function and Gradient Estimation Accuracy. Meanwhile, some factors, containing the lack of light, bad environment, unclear plate background, worn plate, image slope and other disturbing factors, lead to the inaccuracy of locating, faint plate and longer reaction time. The paper ma...
【更新日期】 2007-03-26
【分类号】 TP183
【正文快照】 1引言近年来,随着交通现代化的发展要求,智能运输系统(ITS)的优点越发的突出,越来越多的学者、科研人员都投入到对它的研究中来,而汽车牌照自动识别技术作为智能运输系统的重要组成部分,是识别道路行驶车辆身份、实施车辆管理、收费、流量控制等的关键技术之一。在车牌自动识别

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