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車輛牌照的自動識別是目標自動識別的一種重要形式。針對車牌識別的后期技術,即牌照識別技術做了研究并提出了一種新的車牌識別方法，該網絡由BP 神經網絡識別模塊和模糊控制器構成，為了便于硬件實現，各模塊相互獨立，最后利用PVM 網絡在虛擬并行平臺上實現了該識別網絡，實驗結果表明，和標準BP 網絡相比，該算法具有更加良好的性能，滿足實時識別車牌的要求。
汽車牌照識別系統（ License PlateRecognition System，LPR）技術作為目標自動識別的一種重要形式, 可用于電子收費、出入控制、車流監控等眾多場合, 從而提高交通管理自動化的程度,它的相關研究正逐漸受到人們的重視[1][2]。
汽車牌照自動識別系統包含3 大主要模塊, 即牌照的預處理、定位分割與識別，本文討論的是車牌的識別問題。
人工神經網絡具有良好的自適應性、自組織性, 很強的學習功能、聯想功能和容錯功能, 其識別率高, 抗干擾能力強, 靈活性大, 但是學習過程較長[3][4]。大規模的并行處理和分布式信息存儲非常適合于在大規模并行處理器上實現,而大規模并行處理器的日益普及,為并行神經網絡奠定了物質基礎[5]。
汽車牌照識別系統（ License PlateRecognition System，LPR）技術作為目標自動識別的一種重要形式, 可用于電子收費、出入控制、車流監控等眾多場合, 從而提高交通管理自動化的程度,它的相關研究正逐漸受到人們的重視[1][2]。
汽車牌照自動識別系統包含3 大主要模塊, 即牌照的預處理、定位分割與識別，本文討論的是車牌的識別問題。
人工神經網絡具有良好的自適應性、自組織性, 很強的學習功能、聯想功能和容錯功能, 其識別率高, 抗干擾能力強, 靈活性大, 但是學習過程較長[3][4]。大規模的并行處理和分布式信息存儲非常適合于在大規模并行處理器上實現,而大規模并行處理器的日益普及,為并行神經網絡奠定了物質基礎[5]。
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