【摘 要】
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在识别车牌的技术中,由于车牌存在这图像模糊不清、倾斜、分割以后字符笔画粗细不均、不完整等问题,导致了传统车牌的识别率很低,不能适应车牌识别的实时性要求。针对问题,本
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在识别车牌的技术中,由于车牌存在这图像模糊不清、倾斜、分割以后字符笔画粗细不均、不完整等问题,导致了传统车牌的识别率很低,不能适应车牌识别的实时性要求。针对问题,本文将要提出一种改进的BP神经网络算法可提高车牌识别准确率和速率,此算法采用附加动量法和自适应学习速率对BP神经网络算法进行改进。结果表明,改进的BP神经网络提高了车牌的识别正确率和速率,是一种实时性强的车牌识别算法。
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