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车牌的定位和分割,以及采用BP神经网络实现字符的识别.rar下载
1努力加油1
2019-03-05 06:15:08
车牌的定位和分割,以及采用BP神经网络实现字符的识别,是用vc++ 实现的,给出隐层权值、训练数据等
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//download.csdn.net/download/qinghe1987/1054315?utm_source=bbsseo
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车牌的定位和分割,以及采用BP神经网络实现字符的识别.rar下载
车牌的定位和分割,以及采用BP神经网络实现字符的识别,是用vc++ 实现的,给出隐层权值、训练数据等 相关下载链接://download.csdn.net/download/qinghe1987/1054315?utm_source=bbsseo
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车牌
的
定位
和
分割
,以及
采用
BP神经网络
实现
字符
的
识别
.
rar
车牌
的
定位
和
分割
,以及
采用
BP神经网络
实现
字符
的
识别
,是用vc++
实现
的,给出隐层权值、训练数据等
基于matlab的
车牌
识别
,
采用
的是
BP神经网络
来
识别
matlab.zip
基于matlab的
车牌
识别
,
采用
的是
BP神经网络
来
识别
matlab
BP神经网络
车牌
识别
!
基于
bp神经网络
的
车牌
识别
,带有测试数据,代码(matlab)注释非常详细,简单易懂,非常实用!
基于
BP神经网络
的
车牌
识别
技术
基于
BP神经网络
的
车牌
识别
技术,包涵了
车牌
图像的预处理,数字形态学的
车牌
定位
,
车牌
字符
分割
,
车牌
识别
等。
【毕业设计】基于颜色和
BP神经网络
的
车牌
定位
和
识别
系统 .zip
于颜色和
BP神经网络
的
车牌
定位
和
识别
系统 一、研究目的
车牌
识别
是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。良好的
车牌
识别
系统,能提高效率,节省大量的人力物力。本文对
车牌
识别
系统中的
车牌
定位
,
车牌
字符
分割
和
车牌
字符
识别
这三个主要技术进行研究。 二、研究方法
车牌
定位
:针对复杂环境下的
车牌
定位
,提出基于颜色的
BP神经网络
的
定位
算法,通过
车牌
底色库(蓝底)训练网络,使之具备区分蓝色与非蓝色能力,从而
实现
车牌
的
定位
。
车牌
字符
分割
:
采用
改进的垂直投影算法,可以较好、较快地
分割
出
车牌
字符
的位置。
字符
识别
:仍然
采用
基于
BP神经网络
算法,通过建立
字符
库,训练网络使之具有区分34个不同
字符
的能力,最终
实现
车牌
字符
的
识别
。 三、研究结论
车牌
定位
方面,由于
采用
基于颜色
定位
方法,要求要
定位
的
车牌
图像质量较清晰,
车牌
底色为蓝色或和标准蓝色相差不大,这时BP网络能非常有效地区分蓝色与非蓝色,从而
定位
。
字符
分割
方面,
采用
基于垂直投影特征值的方法,能有效地
分割
字符
。
字符
识别
方面,实验过程发现当
车牌
定位
和
字符
分割
均能得到较好结果时大多数情况下均能有效地
识别
。
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