脉冲耦合神经网络在车牌定位中的应用

摘要：

针对冗余边缘对基于边缘统计特征的车牌定位算法存在较严重干扰的问题,提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的车牌定位方法.在借鉴传统算法的基础上,为抑制干扰性边缘,引入简化的PCNN模型,仅对候选区进行数次PCNN迭代运算,可大幅降低运算复杂度并提高车牌定位率.对300幅车辆图像进行仿真实验,取得了98.3%的定位率.

关键词：边缘、车牌定位、脉冲耦合神经网络

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60872109;国家大学生创新性实验计划基金资助项目860052

在线出版日期：2010-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：174-175,179