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以货运列车自重识别系统为例,提出一种适应不同光照环境的图像增强方法,利用模糊集理论从多行信息中提取自重行,正确率接近99%.在字符识别中,采用3种神经网络分类器分别识别汉字、数字和英文字母,并对易混数字采用两级分类器的结构,获得了较高的识别率.
多种字符混合图像的自动识别
【摘 要】
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以货运列车自重识别系统为例,提出一种适应不同光照环境的图像增强方法,利用模糊集理论从多行信息中提取自重行,正确率接近99%.在字符识别中,采用3种神经网络分类器分别识别
【机 构】
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东北电力学院,德利能源股份有限公司热电厂
【出 处】
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东北电力学院学报
【发表日期】
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2002年4期
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