文章摘要
谢康,杨义先,张玲,杜晓峰,辛阳.系统图像多车牌区域的边缘检测[J].高技术通讯(中文),2014,24(10):1029~1036
系统图像多车牌区域的边缘检测
  
DOI:
中文关键词: 多车牌, 边缘检测, 细胞神经网络(CNN), 同心邻域极值(CNE), 粒子群优化(PSO)
英文关键词: 
基金项目:
作者单位
谢康 山东大学信息科学与工程学院 
杨义先 北京邮电大学信息安全中心 
张玲 北京邮电大学信息安全中心 
杜晓峰 北京邮电大学信息安全中心 
辛阳 北京邮电大学信息安全中心 
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中文摘要:
      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优点。实验结果表明,与传统边缘检测算子和CNN通用机(CNNUM)固定模板参数算法相比,该算法漏检度降低了12.9%。
英文摘要:
      
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