复杂环境中的车牌字母和数字识别研究

王中华; 陈三宝; 周开军

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当前车牌识别的研究大都是针对正常环境进行的,对于复杂环境下的车牌难以达到识别要求.本文提出一种用BP神经网络构造并行神经网络的车牌字母和数字识别方法,利用PVM网络在虚拟并行平台上实现了并行神经网络,最后对复杂现场环境下获取的车牌进行了实验.实验结果证明,该算法具有良好的性能,能在28ms内实时准确的识别车牌字母和数字.

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来源
《微型电脑应用》 |2006年第3期|7-8,25|共3页
作者
王中华; 陈三宝; 周开军;
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作者单位

武汉理工大学自动化学院;

武汉 430063;

武汉理工大学自动化学院;

武汉 430063;

武汉理工大学自动化学院;

武汉 430063;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
牌照识别; BP神经网络; 并行神经网络; PVM网络;

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