高章迎

作品数：2被引量：8H指数：1
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供职机构：河北工业大学机械工程学院机器人及自动化研究所更多>>
发文主题：车牌自动识别系统BP神经网络SVM字符识别支持向量机更多>>
发文领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
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所获基金：机器人技术与系统国家重点实验室开放基金河北省自然科学基金河北省教育厅科学技术研究计划更多>>
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基于数学形态学的货车标记图像跟踪识别研究
《微计算机信息》2009年第28期169-170,137,共3页常淑英 戴士杰 高章迎 任刚 黄鹤 
基金申请人:戴士杰;项目名称:基于彩色图象识别视觉伺服跟踪系统研究;基金颁发部门:河北省自然科学基金项目(F2007000118);基金申请人:戴士杰;项目名称:基于粗糙集理论的能源自主机器人视觉跟踪研究;基金颁发部门:机器人技术与系统国家重点实验室开放基金(SKLRS200716);基金申请人:戴士杰;项目名称:面向移动机器人的太阳自动跟踪系统研究;基金颁发部门:河北省教育厅科学研究计划(2007315)
针对铁路货车厂修后低速驶出过程中需要进行标记准确性的判定,研究了基于数学形态学的货车标记图像跟踪识别技术。图像预处理之后采用数学形态学的膨胀运算很好地解决了货车标记字符的断裂问题,有效地为后期识别打下良好基础。然后利用...
关键词：数学形态学 字符分割 标记识别 模板匹配 
基于SVM的车牌自动识别系统被引量：8
《微计算机信息》2009年第25期26-27,9,共3页戴士杰 高章迎 常淑英 任刚 肖淑梅 
基金申请人:戴士杰;项目名称:基于彩色图象识别视觉伺服跟踪系统研究;基金颁发部门:河北省自然科学基金项目(F2007000118);基金申请人:戴士杰;项目名称:基于粗糙集理论的能源自主机器人视觉跟踪研究;基金颁发部门:机器人技术与系统国家重点实验室开放基金(SKLRS200716);基金申请人:戴士杰;项目名称:面向移动机器人的太阳自动跟踪系统研究;基金颁发部门:河北省教育厅科学研究计划(2007315)
为了解决识别率和识别速度同时提高的难点,将支持向量机(SVM)算法应用于车牌字符识别。通过与无字符特征提取的BP神经网络相比较,在小样本的情况下,该方法的识别率远优于神经网络,可很好地解决神经网络方法中收敛速度慢、易陷入局部极...
关键词：支持向量机 字符识别 BP神经网络 
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