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杨红红

作品数:2 被引量:5H指数:1
供职机构:兰州理工大学更多>>
发文基金:国家教育部博士点基金更多>>
相关领域:交通运输工程电子电信自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇交通运输工程
  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇特征提取
  • 2篇图像
  • 1篇优化算法
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇数据库
  • 1篇图像数据
  • 1篇图像数据库
  • 1篇子群
  • 1篇字符
  • 1篇字符识别
  • 1篇网络
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇粒子群优化算...
  • 1篇机器视觉
  • 1篇改进神经网络
  • 1篇RANSAC...
  • 1篇车牌
  • 1篇车牌图像

机构

  • 2篇兰州理工大学

作者

  • 2篇杨红红
  • 1篇李战明

传媒

  • 1篇现代电子技术

年份

  • 2篇2016
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
车牌图像特征提取及改进神经网络的识别算法研究被引量:5
2016年
针对车牌字符图像进行特征提取与识别算法的研究。使用BP神经网络识别算法建立车牌字符图像的识别。由于常规BP神经网络算法本身存在训练过程容易陷入局部最小值、收敛效率低以及网络结构参数不易确定等缺点。另外,BP网络结构参数的选取对算法的性能影响很大,而参数的选取通常是根据经验公式选取的,存在很大的随机性和盲目性,使算法的性能无法得到保证。因此该文使用收敛速度快、适用于全局搜索的PSO优化算法对BP神经网络算法的性能进行优化,研究一种双粒子群优化的改进BP神经网络算法。最后通过车牌识别实验对识别算法进行研究,结果表明,通过对神经网络算法进行改进,使用其建立汉字识别模型、字母识别模型以及混合识别模型的识别准确率均优于常规神经网络算法建立的模型,具有较好的识别性能。
李战明杨红红
关键词:车牌字符识别特征提取神经网络粒子群优化算法
基于机器视觉的公交自动报站系统特征提取方法研究
本文将优化后的机器视觉和视频图像处理技术应用于公交自动报站系统,从而实现公交报站系统的信息化、智能化。利用摄像机实时采集公交沿线视频并提取关键帧,采集站点附近图像并建立站点图像数据库,将关键帧和图像数据库中对应的站点图像...
杨红红
关键词:机器视觉特征提取图像数据库RANSAC算法
共1页<1>
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