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  1. 聚类分析的车牌字符识别方法与应用

  2. 摘要：在车牌字符识别的实际应用中，只采用改进的BP神经网络算法不能彻底改变其固有的算法缺陷。因此，重 点阐述采用聚类分析与神经网络的方法分别对车牌中汉字和英文字母及阿拉伯数字进行识别，以加快车牌的识别 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，对数字与字母的识别率为97．O％，对汉字的识别率为90．1％，识别时间小于3 S，既兼顾了BP神经网络识别的稳定性，又考虑到高速公路收费的实时性需要。 关键词：归一化；特征提取；聚类分析；神经网络；字符识别

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-26
    • 文件大小：354304
    • 提供者：lilac870711

  1. vc系统开发代码精粹.part01

  2. 本书精选了40多个综合性实例，详细介绍了基于Visual C++的程序开发技巧和方法，内容涵盖了Visual C++的系统编程、界面编程、多媒体编程、数字图像编程、网络通信编程以及数据库/MIS开发等许多热门领域。 　　每个实例都按照设计思路、编程原理以及实例详解3个步骤进行解说，尤其是对每个实例的原理都进行了详细地说明，对实例的源代码进行了注释。同时在本书的光盘中赠送了大量非常有价值的实例源代码。通过本书的学习，读者可以非常容易地理解并掌握Visual C++开发的核心技术，并根据自身需要进

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2008-06-12
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：wyx_sky

  1. Visual C++ 数字图像处理技术详解光盘（14章）

  2. 先打开一幅图片然后按照顺序灰度化、二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符。 测试图像存储在当前目录的img下。 测试集、训练集、目标向量均存储在img下的文本文件中。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-03-15
    • 文件大小：825344
    • 提供者：petters

  1. VC++数字图像模式识别技术及工程实践

  2. 目录 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-16
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：a121649982

  1. Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践工程源代码

  2. 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主要步骤

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-17
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：a121649982

  1. 车辆车牌号码自动识别系统设计

  2. 车牌识别系统不单是在智能交通范围内使用，并且在智能停车场的相关车辆管理地方也有着重要地位。当今计算机的图像模式识别技术有着突发猛进的发展，车牌识别的精准性也有着很大的提高；车牌识别技术广泛的应用到人们的生活当中，真正做到便利于民。因此，对车牌识别系统设计研究对交通事业发展及人民生活有着很重要的意义。 本设计充分了解车牌图像识别与神经网络技术的基础理论知识。详细技术图像的预处理、车牌图像定位、车牌图像倾斜角矫正与神经网络图像识别等关键技术的使用。 在车牌识别技术研究中，首先，研究根据相关理论基础

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-13
    • 文件大小：27262976
    • 提供者：programmer0000

  1. bp神经网络在车牌识别中技术中的应用

  2. bp神经网络在车牌识别技术中的应用 就是一些简介目前， 一些发达国家已经将车牌识别技术应用在不停车收费系统和交通监控系统的实际系统中， 在全天候的条件下识别 精度超过 95％；国内车牌识别技术发展较慢，虽然取得了一些 成果，但仍停留在实验室阶段，目前的实验室识别进度为 90％， 而在全天候条件下识别精度约为 80％，远达不到实际应用的要 求。 车牌识别系统主要分为车牌定位、字符分割和字符识别三个 部分。 目前，车牌识别主要有以下几种识别方法：模板匹配法、特 征统计匹配法和神经网络识别法。 模板

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2018-12-20
    • 文件大小：217088
    • 提供者：qq_38940612

  1. 基于卷积神经网络的车牌照字符识别研究

  2. 基于卷积神经网络的车牌照字符识别研究310 第十二届全国图象图形学学术会议 以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网 来正确识别所有样本;Uc4层是网络的输出层即识 终分类能力来识别字符,特征提取必须能反应整 个字符的特征,才能达到较高的识别率;后者则 别层,显示网络最终的模式识别结果。 省去特征抽取,将整个字符直接作为神经网络的 差异提取层Uc的输出姐式(1)所示 输入。这种方式虽然在一定程度上增加了神经网 络结构的复杂度,但是网络的抗干扰性能和识别 n(n,)=max{(-)∑a()l(n

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-19
    • 文件大小：274432
    • 提供者：suiyu_eran

  1. BP神经网络在车牌字符识别中的应用研究

  2. BP神经网络在车牌字符识别中的应用研究 BP神经网络在车牌字符识别中的应用研究 BP神经网络在车牌字符识别中的应用研究 BP神经网络在车牌字符识别中的应用研究

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2013-05-28
    • 文件大小：315392
    • 提供者：wangnight

  1. 数据融合在车牌字符识别中的应用

  2. 将D-S证据理论引入车牌字符识别，结合神经网络容错能力强、能够自适应学习等优点，对待识别字符进行统计和结构等多方面的特征提取后，分别经过神经网络分类器得到相应的结果，并应用D-S证据理论对各种结果进行数据融合，从而实现了字符各方面特征的优势互补，进一步提高了字符识别的成功率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：418816
    • 提供者：weixin_38572960

  1. 数据融合技术在车牌字符识别中的应用研究

  2. 摘要： 在车牌字符识别中，针对单一识别方法识别率不高的问题，提出了应用数据融合技术，将不同的识别方法有机地结合起来构成融合型识别系统，有效地、综合地提高整个系统的识别性能。数据层选择了加权平均算法，特征层选择了人工神经网络算法，决策层采用了模糊推理算法实现对车牌字符的最终识别。应用MATLAB 进行了仿真，并与单独使用BP 神经网络算法的识别率进行了比较，结果证明采用数据融合技术系统的识别率得到了较大提高，达到90%以上。 　　车牌识别系统是图像模式识别领域的一个经典研究课题。对车牌识别技术的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-04
    • 文件大小：214016
    • 提供者：weixin_38646645

  1. TensorFlow基于MNIST数据集实现车牌识别(初步演示版)

  2. 在前几天写的一篇博文《如何从TensorFlow的mnist数据集导出手写体数字图片》中，我们介绍了如何通过TensorFlow将mnist手写体数字集导出到本地保存为bmp文件。 车牌识别在当今社会中广泛存在，其应用场景包括各类交通监控和停车场出入口收费系统，在自动驾驶中也得到一定应用，其原理也不难理解，故很适合作为图像处理+机器学习的入门案例。 现在我们不妨酝酿一个大胆的想法：在TensorFlow中通过卷积神经网络+mnist数字集实现车牌识别。 实际上车牌字符除了数字0-9，还有字母A-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：119808
    • 提供者：weixin_38535812

  1. 神经网络在车牌字符识别中的应用

  2. 神经网络在车牌字符识别中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：358400
    • 提供者：weixin_38615397

  1. 自动牌照识别：使用YOLOv4，Darknet，Tensorflow Lite进行交通违规管理的自动牌照识别-源码

  2. 自动车牌识别 :India: 表中的内容 演示版 总览 这是一个分为四个阶段的对象检测项目，主要致力于检测车辆的车牌，从而读取车牌号并将其保存在文本文件中，以供有关当局使用。该深度学习项目使用YOLOv4（您只看一次）作为神经在名为Darknet的框架之上构建的网络架构，然后使用Tensorflow Lite进行部署准备就绪，使其兼容在各种边缘设备中使用，例如android，iOS，树莓派等。 动机 由于许多实际应用，例如自动收费，交通执法，私人空间出入控制和道路交通监控，自动车牌识别（ALPR

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：53477376
    • 提供者：weixin_42122988

  1.  一种车牌识别软件系统研究

  2. 针对现有车牌识别算法中的车牌定位、字符分割和字符识别三个核心模块存在的不足， 提出了一种基于边缘两侧颜色检测的车牌定位方法；通过采用动态阈值调整方法，很好的实现了字符分割；对神经网络在字符识别技术中的应用进行了大量的研究和实验，根据汉字和数字、字母特征提取的不同，在对字符信息初识别时将汉字和数字、字母采用不同结构参数设置的神经网络进行识别，并对识别结果中包含的具有形体相近的字符提出了一种“不等权值”的方法。结果证明识别率有了明显提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：814080
    • 提供者：weixin_38504417