一种改进的神经网络车牌识别算法研究

来源：电子测量技术杂志2016年第10期北京时间：

作者：司朋举

单位：河南理工大学电气工程与自动化学院焦作454003

摘要：根据实际应用要求,要求使车牌实时识别系统识别准确率高,提出了一种改进的神经网络车牌识别算法,基于标准的神经网络的识别算法上进行了改进，在标准神经网络算法中增加惯性冲量分批处理的方法进行改进，并通过训练大量样本进行了实验。实验结果表明，改进的神经网络识别算法与未改进的标准神经网络字符识别算法相比其识别率和处理速度有了很大的提高，已在小区停车场应用,达到了应用的要求,证明了改进后的神经网络车牌识别算法与标准神经网络算法相比在实时识别正确率上有了很大提高。

关键词：车牌识别;神经网络;惯性冲量

基金资助：河南省重点科技攻关项目（102102210197）、河南省高等学校矿山信息化重点学科开放实验室开放基金和河南理工大学博士基金（B201023）项目资助