基于小波和神经网络的车牌字符识别新方法

被引：13

作者：

郭招球

赵跃龙

高敬欣

机构：

[1] 中南大学信息科学与工程学院

来源：

计算机测量与控制 | 2006年 / 09期

基金：

湖南省自然科学基金;

关键词：

小波变换; 神经网络; 车牌识别; 字符识别;

D O I：

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2006.09.046

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

车辆牌照自动识别(简称车牌识别)是智能交通系统中一项重要的关键技术;首先简要介绍了车牌识别技术的背景及意义,然后阐述了小波变换和BP神经网络的相关理论和实现细节,最后提出了一种基于小波和BP神经网络的车牌字符识别新方法,并采用了MATLAB数学工具进行仿真;实验结果显示,总的字符识别率为95．8％,平均识别时间21 ms,表明该方法具有良好的实用价值,可应用于工程实践中。

引用

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