基于串并行混合神经网络的汽车胎号识别方法

摘要：

汽车胎号识别系统要求胎号识别方法具有极高的识别正确率和置信度.文章对胎号识别方法进行了研究,以汽车胎号识别为背景,对大量的胎号字符图像样本进行特征量提取,研究了并行组合网络和仿串行组合网络的识别性能,并结合这两种组合网络的优点,提出了一种串并行混合神经网络,第一级为并行组合网络,第二级为单级网络且其识别分类的对象仅为前一级网络拒识的胎号样本.大量的胎号样本识别实验表明,串并行混合组合神经网络的识别正确率和置信度可达到99.2%和99.5%.

关键词：组合神经网络、胎号识别、特征提取、矩

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省教育厅自然科学基金02KJD510009

在线出版日期：2006-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：198-200,228