基于CNN的车牌数字字符识别算法

发布时间：2017-07-20 14:28

  本文关键词：基于CNN的车牌数字字符识别算法

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【摘要】：针对传统车牌识别算法识别率低、鲁棒性差等问题,提出一种基于卷积神经网络结构车牌数字字符识别算法。在卷积神经网络的基础上用Re LU激活函数代替传统的Sigmoid激活函数,引入卷积步长等操作,不仅加速网络的收敛,而且降低了网络参数的数量。实验结果表明:与传统特征提取算法相比,该算法识别率最高,达到95.2%,识别率波动范围小,鲁棒性强。
【作者单位】： 湖南理工学院信息与通信工程学院;复杂系统优化与控制湖南省普通高等学校重点实验室;深圳大学信息工程学院;广州杰赛科技股份有限公司;
【关键词】： 车牌识别 卷积神经网络 字符识别
【基金】：国家自然科学基金“多接口车联网可变带宽信道分配算法研究”(61300039) 湖南省教育厅项目“异构网络分布式多视点视频编码及关键帧容错性传输研究”(16C0723) 湖南省研究生科研创新项目资助“基于光流传感的四旋翼位姿估计研究”(CX2016B670)
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 车牌识别技术是智能交通系统中重要的应用,已经广泛应用到很多领域,如高速公路不停车收费、停车场管理、交通监控等。车牌字符识别是车牌识别技术中最重要的环节,国内外学者对此展开了广泛研究。文献[1-3]采用了基于BP神经网络的车牌字符识别方法,BP神经网络在字符识别上具有

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本文编号：568535