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在一些特殊环境,如建设单位施工现场等,施工现场环境复杂,扬尘较大,采集的车牌汉字图像由于各种原因可能会出现变形、倾斜、污损、模糊和背光等情况,系统对车牌的识别精度明显下降。因此,提出一种基于离散Hopfield神经网络联想记忆的的车牌识别系统,在一定程度上去除了采集过程中出现的干扰。实验表明该方法具有较强的有效性和可行性,与传统算法在字符识别阶段加入深度学习的系统研究相比,该方法大大提高了车牌识别系统的正确率,提高了识别效率,优化了车牌识别系统。