번호판 인식 시스템 아키텍처-Tigerwong

번호판 인식 시스템은 2 층 피드 포워드 신경망을 채택합니다. 자기 텍스트 분석에 따르면, 번호판 문자 인식은 작은 분류 문제입니다. 하나의 숨겨진 계층이있는 신경망은 비선형 숫자에 접근 할 수 있습니다. 따라서 문자를 인식하려면 2 계층 신경망만 필요합니다. 번호판의 문자는 특정 상황에 따라 중국어 문자, 문자 및 숫자로 나뉘어져 있기 때문에이 논문은 4 개의 신경망, 즉 중국어 문자 신경망, 문자 신경망, 디지털 신경망 및 문자 및 번호 방전 신경망. 정규화된 문자 h 이미지의 각 픽셀은 신경망의 입력으로서 사용된다. 문자의 통합 크기는 32*16 이므로 총 512 개의 입력이 있습니다. 출력 신경 노드의 수는 분류 할 문제의 범주 수에 따라 결정됩니다. 중국 문자 네트워크의 경우 지방, 중앙 정부 및 바이 지 (Baizhi) 지구 직속 지방 자치 단체의 약어 31 자, 군용 차량 용 한자 13 자, 대사관, 영사관, 임시 자동차 및 코치 용 51 중국어 문자. 중국어 문자 네트워크의 출력 노드 수는 51 입니다. 9 에는 10 개의 디지털 네트워크가 있습니다. 이 논문의 문제 솔루션은 네트워크의 무게와 임계 값을 말합니다. 즉, 네트워크 교육의 목적은 무게와 임계 값의 최적 조합을 찾는 것입니다. 일반적으로 번호판 인식 시스템은 바이너리 코딩 방법을 채택하지만 번호판 인식 시스템은 많은 매개 변수를 포함하며 높은 정확도를 요구합니다. 이진 코딩의 정확도는 염색체 길이에 의해 제한됩니다. 이 논문에서는 실수 코딩이 채택되고, 한편으로는 정확도 요구 사항을 충족하며, 반면에 문제 코딩 중요성은 분명합니다. 03 다양한 유전 적 수술을 위해 우수한 부모를 선택해야합니다. 표준이 필요합니다. 유전 알고리즘은 피트니스 기능을 기반으로합니다. 이 주제에서 오류는 개인의 좋고 나쁜 것을 측정하는 기본 표준입니다. 즉, 오류가 작을수록 개인의 체력이 높아집니다. 반대로 오류가 클수록 개인의 체력이 악화됩니다.