基于PSO-BP神经网络的车牌号码识别技术OA北大核心CSCDCSTPCD
License plate recognition technology based on PSO-B P neural network
针对传统BP神经网络在车牌识别的应用领域中，存在经常性陷入局部最优，而导致识别效果不理想事实。提出一种基于PSO-BP神经网络的车牌号码识别技术方法，该方法首先构建一个8－25－1的BP神经网络，再通过提取车牌的8像素比特征值作为BP神经网络的输入向量，然后采用粒子群算法（PSO）对该BP神经网络的权值和阈值进行优化，使其适应值达到最小。通过300副不同光照环境和污损的车牌识别仿真实验，验证了所提出的算法相对于传统的模板匹配算法和BP算法，具有输…查看全部>>
BP neural network has been successfully applied in many fields,such as license plate recog-nition,however the general method of BP neural network is likely to fall into local optimum rather than converge to the global optimum,so its performance of recognition is not very satisfied.In order to avoid this situation,a license plate number recognition technology method is proposed based on PSO-BP neural network.The key of this method is to build an 8-25-1 BP neu…查看全部>>
吴志攀;赵跃龙;罗中良;杜华英
惠州学院信息科学技术学院，广东 惠州516007华南理工大学计算机科学与工程学院，广东 广州510640惠州学院电子信息与电气工程学院，广东 惠州516007惠州城市职业学院信息技术系，广东 惠州516025
计算机与自动化
BP神经网络粒子群算法 (PSO)PSO-BP神经网络车牌识别
BP neural networkPSOPSO-BP neural networkvehicle license plate recognition
《中山大学学报（自然科学版）》 2017 (1)
适应于大数据特性的智能存储技术研究
46-52,7
国家自然科学基金（61572200）；广东省高等学校教学质量与改革工程本科类项目（［2013］113号－113）；惠州市科技计划项目（2014－01）；惠州城市职业学院课题（HZC2015－5－1－3）
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