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車輛牌照的自動識別是目標自動識別的一種重要形式。針對車牌識別的后期技術(shù),即牌照識別技術(shù)做了研究并提出了一種新的車牌識別方法，該網(wǎng)絡由BP 神經(jīng)網(wǎng)絡識別模塊和模糊控制器構(gòu)成，為了便于硬件實現(xiàn)，各模塊相互獨立，最后利用PVM 網(wǎng)絡在虛擬并行平臺上實現(xiàn)了該識別網(wǎng)絡，實驗結(jié)果表明，和標準BP 網(wǎng)絡相比，該算法具有更加良好的性能，滿足實時識別車牌的要求。
汽車牌照識別系統(tǒng)（ License PlateRecognition System，LPR）技術(shù)作為目標自動識別的一種重要形式, 可用于電子收費、出入控制、車流監(jiān)控等眾多場合, 從而提高交通管理自動化的程度,它的相關(guān)研究正逐漸受到人們的重視[1][2]。
汽車牌照自動識別系統(tǒng)包含3 大主要模塊, 即牌照的預處理、定位分割與識別，本文討論的是車牌的識別問題。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有良好的自適應性、自組織性, 很強的學習功能、聯(lián)想功能和容錯功能, 其識別率高, 抗干擾能力強, 靈活性大, 但是學習過程較長[3][4]。大規(guī)模的并行處理和分布式信息存儲非常適合于在大規(guī)模并行處理器上實現(xiàn),而大規(guī)模并行處理器的日益普及,為并行神經(jīng)網(wǎng)絡奠定了物質(zhì)基礎(chǔ)[5]。
汽車牌照識別系統(tǒng)（ License PlateRecognition System，LPR）技術(shù)作為目標自動識別的一種重要形式, 可用于電子收費、出入控制、車流監(jiān)控等眾多場合, 從而提高交通管理自動化的程度,它的相關(guān)研究正逐漸受到人們的重視[1][2]。
汽車牌照自動識別系統(tǒng)包含3 大主要模塊, 即牌照的預處理、定位分割與識別，本文討論的是車牌的識別問題。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有良好的自適應性、自組織性, 很強的學習功能、聯(lián)想功能和容錯功能, 其識別率高, 抗干擾能力強, 靈活性大, 但是學習過程較長[3][4]。大規(guī)模的并行處理和分布式信息存儲非常適合于在大規(guī)模并行處理器上實現(xiàn),而大規(guī)模并行處理器的日益普及,為并行神經(jīng)網(wǎng)絡奠定了物質(zhì)基礎(chǔ)[5]。
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