Architettura del sistema di riconoscimento delle targhe-Tigerwong

Il sistema di riconoscimento della targa adotta la rete neurale feedforward a due strati. Secondo l'analisi del testo di sé, il riconoscimento dei caratteri della targa è un piccolo problema di classificazione. La rete neurale con uno strato nascosto può avvicinarsi a qualsiasi numero non lineare. Pertanto, è necessaria solo una rete neurale a due strati per riconoscere i caratteri. Poiché i caratteri sulla targa sono divisi in caratteri cinesi, lettere e numeri, in base alla situazione specifica, questo documento progetta quattro reti neurali, vale a dire rete neurale di caratteri cinesi, rete neurale di lettere, rete neurale digitale e rete neurale di scarico di lettere e numeri. Ogni pixel nell'immagine h del carattere normalizzato viene utilizzato come input della rete neurale. La dimensione unificata del carattere è 32*16, quindi ci sono 512 ingressi in totale. Il numero di nodi neurali di output è determinato dal numero di categorie del problema da classificare. Per la rete di caratteri cinesi, ci sono 31 caratteri cinesi per le abbreviazioni di province, comuni direttamente sotto il governo centrale e il distretto di Baizhi, 13 caratteri cinesi per veicoli militari e 51 caratteri cinesi per ambasciate, consolati, auto temporanee e carrozze. Il numero di nodi di output della rete di caratteri cinesi è 51; Il numero è da. A 9, ci sono dieci reti digitali. La soluzione del problema in questo documento si riferisce al peso e alla soglia della rete, ovvero lo scopo della formazione in rete è trovare un insieme di combinazione ottimale di peso e soglia. Generalmente, il sistema di riconoscimento della targa adotta il metodo di codifica binario =, ma il sistema di riconoscimento della targa coinvolge molti parametri e richiede un'elevata precisione. L'accuratezza della codifica binaria è limitata dalla lunghezza del cromosoma. In questo documento, viene adottata la codifica del numero reale, da un lato, soddisfa i requisiti di precisione, dall'altro, il significato della codifica del problema è chiaro. 03 è necessario selezionare genitori eccellenti per varie operazioni genetiche, Ci deve essere uno standard. L'algoritmo genetico si basa sulla funzione fitness. In questo argomento, l'errore è lo standard fondamentale per misurare il bene e il male individuale, cioè minore è l'errore, maggiore è la forma fisica individuale. Al contrario, maggiore è l'errore, peggiore è la forma fisica individuale.