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外文翻译--基于人工神经网络的车牌照识别.doc

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外文翻译--基于人工神经网络的车牌照识别.doc

中国地质大学长城学院本科毕业论文外文资料翻译系别:工程技术系专业:机械设计制造及其自动化姓名:学号:2012年3月20日外文资料翻译译文基于人工神经网络的车牌照识别厄尔丁克kocera,kursatcevikbK摘要近年来,随着车辆数量在交通中的增加必要的个人工作在交通控制中的数量也随之增加。为了解决这个问题,计算机自动控制系统被开发。汽车牌照自动识别系统就是其中之一。在这个系统中,汽车牌照自动识别系统是基于人工神经网络的。在这个系统中,259个车辆图片被使用。这些车辆的图片是从相机中提取,然后车牌区域尺寸220x50的像素决定了这张照片使用的图像处理算法。字符包括字母和数字,在车牌定位中使用边缘检测算子和斑点的着色方法。斑点染色方法应用于ROL来区分车牌特征。在这一阶段的工作特征提取,采用平均绝对偏差公式。数字化特征进行分类使用前馈多层感知器神经网络回传播。关键词:车辆牌照识别,人工神经网络,模糊着色,字符识别1.简介在发展中国家,汽车数量日益增加。与此同时,必须认识到车辆和车牌同时也是增加的。以计算机为基础的车辆牌照自动识别系统为解决这一问题提供了必要性。在这项研究中,提出了一种高效的汽车牌照自动识别系统基于人工神经网络(神经网络)。该系统由三个主要议题:定位板地区的汽车图像,车牌字符图像的分割,字符分割和识别。该方案提出的车牌自动识别系统显示在图1。CameraVehicleFindingtheSegmentingtheFeatureRecognitionImagePlateRegionCharactersExtractionwithANN图1汽车牌照自动识别系统2.以前的作品根据土耳其民用车牌识别,及成功率(SR)为基础的车牌定位(PRL),字符分割(CS)和字符识别(CR)过程给出了表1表1AuthorYearNumberofImageUsedSRforPRL(%)SRforCS(%)SRforCR(%)H.Caner20064292,8587,1794,12S.Ozbay200634097,6596,1898,82G.Yavuz200880929590B.Yalim200820096-92,53.定位车牌区域第一阶段的汽车牌照识别系统是找到车牌定位车辆图像。板区域通常由白底黑字组成。因此,过渡区之间的黑色和白色的颜色是非常密集的,在这一调查区域,包括大部

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