基于聚类分析与神经网络的车牌字符识别

被引：11

作者：

王海涛 ^{[1
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黄文杰 ^{[2
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朱永凯 ^{[1
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田贵云 ^{[1
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姬建岗 ^{[3
]}

机构：

[1] 南京航空航天大学自动化学院

[2] 淮阴工学院交通系

[3] 西安公路研究所

来源：

数据采集与处理 | 2008年 / 02期

关键词：

车牌识别; 神经网络; 动态聚类;

D O I：

10.16337/j.1004-9037.2008.02.021

中图分类号：

TP391.41 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080203 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

从字符特点角度出发,提出采用聚类分析与神经网络方法分别对车牌中英文与数字字符、汉字字符进行识别。本文方法可以提高汉字的识别准确率,并加快车牌的识别速度,以适应高速公路收费系统即时、准确的要求。实验结果表明,数字及字母的识别准确率达97.0%,汉字的识别准确率达90.1%。

引用

页码：238 / 242

页数：5

共 6 条

[1] 基于公路收费系统的车牌定位与字符分割算法 [J].

黄文杰 ;

王海涛 ;

姬建岗 .

电视技术, 2006, (02) :85-87

[2] 基于神经网络的机动车号牌字符识别 [J].

韩笑 ;

马驷良 ;

张禹 ;

左平 .

吉林大学学报(理学版), 2005, (04) :461-466

[3] 一种新的车牌数字及字母字符识别方法 [J].

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辽宁师范大学学报(自然科学版), 2005, (01) :56-58

[4] 基于改进BP算法的数字字符识别 [J].

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黄贤武 ;

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微电子学与计算机, 2004, (12) :127-130

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[6]

神经网络控制.[M].徐丽娜编著;.电子工业出版社.2003,

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