基于PSO-IFCM的遮挡车牌车辆识别

被引:6
作者
浦雅雯 [1 ]
刘万军 [2 ]
姜文涛 [1 ]
机构
[1] 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
[2] 辽宁工程技术大学软件学院
关键词
车牌识别; 车型识别; 聚类中心; 特征提取; 粒子群优化; 模糊C均值;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
针对智能交通系统中车辆类型自动识别问题,利用车辆面积、车窗位置和车轮位置3个特征,实现车辆类型的快速分类识别。对聚类中心初始化和模糊聚类算法进行改进,提出基于粒子群优化的改进模糊C均值算法(PSO-IFCM)的识别方法,用于车牌遮挡情况下的车辆识别。实验结果表明,PSO-IFCM算法具有较好的鲁棒性。
引用
收藏
页码:157 / 160+164 +164
页数:5
相关论文
共 13 条
[1]   一种新的模糊C均值聚类算法的优化方法 [J].
储慧琳 ;
赵博 ;
张兴明 .
信息工程大学学报, 2011, 12 (03) :347-351
[2]   一种基于类Haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆识别算法 [J].
文学志 ;
方巍 ;
郑钰辉 .
电子学报, 2011, 39 (05) :1121-1126
[3]   基于三帧差法和交叉熵阈值法的车辆检测 [J].
李秋林 ;
何家峰 .
计算机工程, 2011, 37 (04) :172-174
[4]   车牌识别中关键技术的研究与实现 [J].
韩立明 ;
王波涛 .
计算机工程与设计, 2010, 31 (17) :3919-3923
[5]   基于PSO的可能性C均值聚类算法的研究 [J].
高颖 ;
王修亮 ;
陆旭青 ;
殷允锋 .
计算机仿真, 2010, 27 (09) :177-180
[6]   数字图像处理在车牌识别中的应用 [J].
王晓雪 ;
苏杏丽 .
自动化仪表, 2010, 31 (07) :22-25+28
[7]   基于粒子群优化和邻域约简的入侵检测日志数据特征选择 [J].
陈仕涛 ;
陈国龙 ;
郭文忠 ;
刘延华 .
计算机研究与发展, 2010, 47 (07) :1261-1267
[8]   改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法 [J].
温重伟 ;
李荣钧 .
计算机应用研究, 2010, 27 (07) :2520-2522
[9]  
融合多种特征的路面车辆检测方法[J]. 沈峘,李舜酩,柏方超,缪小冬,李芳培,卢文玉.光电子.激光. 2010(01)
[10]   基于CNN彩色图像边缘检测的车牌定位方法 [J].
刘万军 ;
姜庆玲 ;
张闯 .
自动化学报, 2009, 35 (12) :1503-1512