【摘 要】
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针对现有智能交通系统（ITS）多车牌定位识别算法漏检率高、处理速度慢等问题，在研究细胞神经网络（CNN）理论的基础上，提出了一种基于CNN同心邻域极值（CNE）的ITS图像多车牌区域边缘检测
【机 构】
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山东大学信息科学与工程学院,北京邮电大学信息安全中心
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针对现有智能交通系统（ITS）多车牌定位识别算法漏检率高、处理速度慢等问题，在研究细胞神经网络（CNN）理论的基础上，提出了一种基于CNN同心邻域极值（CNE）的ITS图像多车牌区域边缘检测算法，简称CNECNN算法。该算法只需计算CNN中同心邻域内极大值与极小值函数差的二阶微分零交叉点，即可获得图像的边缘。此外，该算法利用CNN稳态能量函数惩罚约束机制优化粒子群适应度函数，在解空间中搜索参数全局最优解以获得CNN邻域极值模板参数。该算法为并行算法，具有运算量小，易于大规模集成电路实现，能够克服早熟收敛等
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