HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

基于串并行混合神经网络的汽车胎号识别方法

作者:孙俊; 李正明组合神经网络胎号识别特征提取

摘要:汽车胎号识别系统要求胎号识别方法具有极高的识别正确率和置信度。文章对胎号识别方法进行了研究,以汽车胎号识别为背景,对大量的胎号字符图像样本进行特征量提取,研究了并行组合网络和仿串行组合网络的识别性能,并结合这两种组合网络的优点,提出了一种串并行混合神经网络,第一级为并行组合网络,第二级为单级网络且其识别分类的对象仅为前一级网络拒识的胎号样本。大量的胎号样本识别实验表明,串并行混合组合神经网络的识别正确率和置信度可达到99.2%和99.5%。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

计算机工程与应用

《计算机工程与应用》(CN:11-2127/TP)是一本有较高学术价值的大型半月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

杂志详情