周运祥
- 作品数：6 被引量：16H指数：3
- 供职机构：武汉理工大学理学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术交通运输工程生物学更多>>
- 基于神经网络集成的汽车牌照识别被引量：8
- 2007年
- 对基于神经网络集成的汽车牌照识别的原理和方法进行了研究,并着重分析了现有技术的积极因素和潜在问题,提出了一种基于神经网络集成进行车牌文字识别的方法。在特征提取时采用了多种特征提取的方法,对提取的每种特征构建一个BP神经网络分别进行训练。最终待识别的字符将被神经网络集成进行识别。实践证明,利用该方法比单个神经网络识别有更高的识别率,具有较高的使用价值。
- 卜质琼邹卫强周运祥
- 关键词：BP神经网络车牌识别字符识别神经网络集成归一化
- 基于立队竞争的演化算法
- 本文将竞争机制引入到变异算子中,基于这种思想提出了一种新的演化算法,在该算法中变异的作用已不仅仅是简单地恢复群体中损失的多样性,此时它已成为一种主要的搜索算子.通过实验发现新算法具有很高的搜索效率和求解精度.
- 黄樟灿周运祥吴方才
- 关键词：变异算子演化算法
- 文献传递
- 基于立队竞争的演化算法
- —本文将竞争机制引入到变异算子中,从而使变异算子具有了很强的群体特性,同时为使算子更加简练和更具通用性,在这种竞争中我们更加注重个体适应值的相对次序而不是它们的绝对大小.基于这种思想我们提出了一种新的演化算法,在该算法中...
- 黄樟灿周运祥吴方才
- 关键词：自聚集变异算子演化算法
- 文献传递
- 基于场景分类及灰度跳变的车牌定位方法被引量：3
- 2006年
- 车牌定位是自动车牌识别系统实现的关键。提出一种基于场景分类及灰度跳变的车牌定位算法。该算法对彩色图像进行场景分析,将图像分类为白天场景类或夜晚场景类。这两类场景的字符与背景的灰度跳变值不同,一般白天场景类的灰度跳变值较大,夜晚场景类的灰度跳变值较小。利用不同的灰度跳变值快速提取出几块车牌候选区域,对不同的场景用不同的方法最终选取一块区域。实验结果显示本文提出的方法对图像场景分类准确率达到98.2%,车牌定位的准确率达到98.5%。
- 林志毅周运祥王宗跃
- 关键词：车牌定位
- 车牌识别中反色判断的新方法被引量：5
- 2005年
- 根据车牌的基本特征,提出一种将车牌候选区域的灰度图颜色统一转换成白底黑字(或黑底白字)的新方法。该方法通过计算车牌灰度图像灰度平均值和大于灰度平均值的像素数,来判断车牌是否需要进行反色处理。实验表明,该方法简单易行,且准确率较高。
- 周运祥林志毅
- 关键词：车牌识别图像灰度灰度图像素数准确率
- 车牌识别技术研究
- 本文基于图像处理和字符识别的相关理论,在了解车牌牌照识别系统的国内外最新动态、分析我国车牌识别的难点、总结了车牌的本质特征的基础上,对车辆牌照识别系统进行了较深入的研究和分析.本文做了以下的研究工作:1、对几种常见的定位...
- 周运祥
- 关键词：图像处理字符分割字符识别车牌
- 文献传递
