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针对移动机器人门牌识别问题，提出了一种基于粗分类与细分类相结合的门牌识别方法。首先利用门牌号码字符的特殊节点进行粗分类，进而计算图像的不变矩；在此基础上，利用粒子群神经网络进行细分类，完成门牌识别。最后通过办公室环境中的门牌号码识别实验验证了该方法的快速性与有效性。
基于粒子群优化神经网络的移动机器人门牌识别方法研究
【摘 要】
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针对移动机器人门牌识别问题，提出了一种基于粗分类与细分类相结合的门牌识别方法。首先利用门牌号码字符的特殊节点进行粗分类，进而计算图像的不变矩；在此基础上，利用粒子群神经
【机 构】
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南京理工大学自动化学院
【出 处】
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计算机与数字工程
【发表日期】
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2009年4期
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