周开军
- 作品数：4 被引量：45H指数：3
- 供职机构：武汉理工大学自动化学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 复杂环境中的车牌字母和数字识别研究
- 2006年
- 当前车牌识别的研究大都是针对正常环境进行的,对于复杂环境下的车牌难以达到识别要求。本文提出一种用BP神经网络构造并行神经网络的车牌字母和数字识别方法,利用PVM网络在虚拟并行平台上实现了并行神经网络,最后对复杂现场环境下获取的车牌进行了实验。实验结果证明,该算法具有良好的性能,能在28ms内实时准确的识别车牌字母和数字。
- 王中华陈三宝周开军
- 关键词：牌照识别BP神经网络并行神经网络
- 复杂环境下的车牌识别研究
- 汽车牌照识别(LicensePlateRecognitionSystem，LPR)作为目标自动识别的一种重要形式，可用于电子收费、出入控制、车流监控等众多场合，从而提高交通管理自动化的程度，它的相关技术的研究正逐渐受到人...
- 周开军
- 关键词：车牌定位字符分割模糊神经网络车牌识别交通管理
- 文献传递
- 复杂背景下的车牌定位和字符分割研究被引量：39
- 2007年
- 提出了一种综合边缘检测、投影特征的车牌定位方法和基于垂直投影及模板匹配的字符分割方法,提取车牌灰度图像边缘,实验结果显示该算法检测边缘的速度快,车牌区域轮廓清晰,采用投影法确定车牌区域,用HOUGH变换检测倾斜角度进而对倾斜的车牌进行矫正,通过字符分割算法对车牌字符进行切割,有效地解决了复杂环境的干扰、车牌尺寸变化等问题。对不同背景下的光照车牌进行了大量实验,结果表明该算法能准确地进行车牌定位以及字符分割,具有较好的鲁棒性。
- 周开军陈三宝徐江陵
- 关键词：车牌定位字符分割边缘检测车牌校正
- 基于并行模糊神经网络的车牌识别研究被引量：3
- 2006年
- 车辆牌照的自动识别是目标自动识别的一种重要形式,针对车牌识别的后期技术,即牌照识别技术做了研究并提出了一种新的车牌识别方法,该网络由BP神经网络识别模块和模糊控制器构成,为了便于硬件实现,各模块相互独立,最后利用PVM网络在虚拟并行平台上实现了该识别网络,实验结果表明,和标准BP网络相比,该算法具有更加良好的性能,满足实时识别车牌的要求。
- 周开军陈三宝
- 关键词：BP神经网络并行处理车牌识别
