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基于交叉覆盖神经网络的车牌识别研究 被引量:7

The characters recognition of car plate based on alternative covering algorithm
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摘要 汽车牌照的自动识别在智能交通系统中占有重要地位,应用前景广阔。本文基于交叉覆盖学习算法和附加样本技术,给出了一种车牌字符识别的方法,实验结果表明该方法能有效识别各种车牌中的字符,识别率高,具有较强的实用价值。 Recognition of vehicle license plate plays a very important role in intelligence transportation system, It can be used in expansive application ranges and has a promising future. Based on alternative covering algorithm and additional sample technology, this article presents a method of characters recognition. The results of the experiments prove that this method can recognize characters of car plate effectively with a high recognition rate, so it have a practical usage.
出处 《安徽大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第5期11-14,共4页 Journal of Anhui University(Natural Science Edition)
基金 国家自然科学基金资助项目(60175018) 安徽省教育厅自然科学研究基金资助项目(2002kj112)
关键词 交叉覆盖算法 神经网络 车牌识别 字符识别 汽车牌照 特征参数 alternative covering algorithm car plate characters recognition
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献19

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共引文献286

同被引文献36

引证文献7

二级引证文献9

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