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在車牌字符識(shí)別中，針對(duì)單一識(shí)別方法識(shí)別率不高的問題，提出了應(yīng)用數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將不同的識(shí)別方法有機(jī)地結(jié)合起來構(gòu)成融合型識(shí)別系統(tǒng)，有效地、綜合地提高整個(gè)系統(tǒng)的識(shí)別性能。數(shù)據(jù)層選擇了加權(quán)平均算法，特征層選擇了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，決策層采用了模糊推理算法實(shí)現(xiàn)對(duì)車牌字符的最終識(shí)別。應(yīng)用MATLAB進(jìn)行了仿真，并與單獨(dú)使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的識(shí)別率進(jìn)行了比較，結(jié)果證明采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)系統(tǒng)的識(shí)別率得到了較大提高，達(dá)到90%以上。
- Abstract:
- ?According to the recognition rate of single recognition method is inefficiency in license recognition system，a new confluent license recognition method with data fusion technology was proposed to enhance the recognition rate effectively. In this method the weighted average algorithm，artificial neural network algorithm and fuzzy reasoning algorithm were used in data layer，feature layer and decision layer individually. At last，the system was compared with the BP neural network algorithm by MATLAB. The results show that the recognition rate has been greatly enhanced after adopting data fusion technology，and the recognition rate almost can reach to 90%.
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