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FSG防爆地磅 | |
| 防爆地磅車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)在對(duì)車(chē)牌字符輪廓、投影和網(wǎng)格編碼特征提取的基礎(chǔ)上。利用SVM在解決小樣本、高維數(shù)和非線性模式識(shí)別問(wèn)題中良好的分類能力以及D—S證據(jù)理論具有直接表達(dá)不確定、不*信息的優(yōu)勢(shì)，利用D—S證據(jù)理論融合單特征的SVM字符識(shí)別信息，構(gòu)建信息融合的礦用80噸地磅秤車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)。充分運(yùn)用了各特征的冗余互補(bǔ)信息，大大提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性和可信度，為提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)運(yùn)作的率和益有十分重要的意義。 在人類辨識(shí)外界事物的過(guò)程中。通常根據(jù)來(lái)自不同感覺(jué)器官獲得的關(guān)于目標(biāo)的多種特征信息，如：江陰市防爆地磅車(chē)牌識(shí)別技術(shù)?，并利用各種已有不確定的知識(shí)來(lái)判斷目標(biāo)種類。在工程實(shí)踐中防爆地磅?也存在類似的情況，經(jīng)常要求根據(jù)一些經(jīng)驗(yàn)知識(shí)以及多種特征對(duì)事物的種類進(jìn)行判斷。信息融合就是指采集并集成各種信息源、多種媒體和多種格式信息，從而生成完整、準(zhǔn)確、及時(shí)和有效的綜合信息的過(guò)程。信息融合的方法很多。包括：加權(quán)平均法、數(shù)理統(tǒng)計(jì)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、Kalman 濾波、Bayes推理方法和證據(jù)決策推理方法。信息融合方法中。D—S證據(jù)理論在不*、不確定、不清晰信息的表示、組合、決策方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)，是決策級(jí)信息融合的經(jīng)典理論。 防爆地磅車(chē)牌識(shí)別:字符特征提取不同的特征提取方法對(duì)識(shí)別率有著不同的影響，單一特征只能反映字符的某一屬性，并不能提供字符的完整信息。為了彌補(bǔ)單一特征提供的信息量不足的缺點(diǎn)．對(duì)字符輪廓特 征、投影特征和網(wǎng)格編碼特征分別進(jìn)行提取。 防爆地磅對(duì)于每個(gè)類中要識(shí)別的字符，進(jìn)行多特征提取方法以用于信息融合。對(duì)預(yù)處理后的車(chē)牌字符圖像分別進(jìn)行輪廓、投影 和網(wǎng)格編碼特征的提取，得到不同特征的目標(biāo)信息，將目標(biāo)信息分別進(jìn)行SVM多分類識(shí)別，產(chǎn)生待識(shí)別目標(biāo)的初步分類結(jié)論和基本概率賦值。經(jīng)D—S證據(jù)理論融合來(lái)自不同特征的識(shí)別信息，根據(jù)決策規(guī)則得到最后的識(shí)別結(jié)果。 |
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