[发明专利]基于神经网络的车牌照字符识别方法在审
| 申请号： | 201210578164.3 | 申请日： | 2012-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN103902956A | 公开（公告）日： | 2014-07-02 |
| 发明（设计）人： | 屈景春;吴军 | 申请（专利权）人： | 重庆凯泽科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 400050 重庆市九*** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于神经网络的车牌照字符识别方法，其提取特征部分的方法的具体步骤如下：步骤1：设Ｎ为图形尺寸，ｇ（ｘ）和ｇ（ｙ）分别是图形在Ｘ轴和Ｙ轴上的投影；步骤2：对它们进行Fourier变换得到K个变换系数，从K个变换系数gk（k＝0，1，2，…，K-1）中选出M个有代表性的特征；步骤3：选出16个作为有代表性的特征作为网络输入；其无特征部分提取的方法的具体步骤如下：步骤1：对图形矩阵进行二维fft变换，分别得到矩阵的幅值和相值；步骤2：取矩阵的相值作为网络输入。本发明的基于神经网络的车牌照字符识别方法，其运行速度快，自适应性能好，具有较高的分辨率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 车牌 字符 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络的车牌照字符识别方法，其特征是：利用提取特征部分的方法和无特征部分提取的方法来进行对车牌照字符的识别，其提取特征部分的方法的具体步骤如下：步骤1：设Ｎ为图形尺寸，ｇ（ｘ）和ｇ（ｙ）分别是图形在Ｘ轴和Ｙ轴上的投影；步骤2：对它们进行Fourier变换得到K个变换系数，从K个变换系数gk（k＝0，1，2，…，K‑1）中选出M个有代表性的特征；步骤3：选出16个作为有代表性的特征作为网络输入；其无特征部分提取的方法的具体步骤如下：步骤1：对图形矩阵进行二维fft变换，分别得到矩阵的幅值和相值；步骤2：取矩阵的相值作为网络输入。
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