基于改进遗传神经网络的车辆识别.docx

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基于改进卷积神经网络算法的特定车辆识别 1 引言 随着交通发展速度的加快,车牌识别方法得到一定范围内的使用。在一些干扰因素比较多的场景下,车牌快速识别在城市交通要求智能识别情况下,是重点研究的对象。一般来说,对于车牌的识别,可分为定位,分割相应字符,识别车牌字符这几个阶段。定位车牌的方法有:基于边缘检测的方法;基于灰度变化特征的方法;基于车牌颜色定位的方法;基于Hough变换的方法;基于变换区域的方法。对车牌的字符识别技术主要有:基于模板匹配的识别;统计模式的识别;句法模式的识别;基于普通神经网络的识别。在实际应用当中,模板匹配和普通神经网络识别应用较多,这是通过比对实验得到的。基于模板的方

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