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广州市凯士称重设备工程有限公司
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FSG防爆地磅防爆地磅车牌识别系统在对车牌字符轮廓、投影和网格编码特征提取的基础上
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| 防爆地磅车牌识别系统在对车牌字符轮廓、投影和网格编码特征提取的基础上。利用SVM在解决小样本、高维数和非线性模式识别问题中良好的分类能力以及D—S证据理论具有直接表达不确定、不信息的优势，利用D—S证据理论融合单特征的SVM字符识别信息，构建信息融合的矿用80吨地磅秤车牌识别系统。充分运用了各特征的冗余互补信息，大大提高了识别的准确性和可信度，为提高企业经营运作的率和益有十分重要的意义。 在人类辨识外界事物的过程中。通常根据来自不同感觉器官获得的关于目标的多种特征信息，如：江阴市防爆地磅车牌识别技术?，并利用各种已有不确定的知识来判断目标种类。在工程实践中防爆地磅?也存在类似的情况，经常要求根据一些经验知识以及多种特征对事物的种类进行判断。信息融合就是指采集并集成各种信息源、多种媒体和多种格式信息，从而生成完整、准确、及时和有效的综合信息的过程。信息融合的方法很多。包括：加权平均法、数理统计法、神经网络法、Kalman 滤波、Bayes推理方法和证据决策推理方法。信息融合方法中。D—S证据理论在不、不确定、不清晰信息的表示、组合、决策方面具有明显的优势，是决策级信息融合的经典理论。 防爆地磅车牌识别:字符特征提取不同的特征提取方法对识别率有着不同的影响，单一特征只能反映字符的某一属性，并不能提供字符的完整信息。为了弥补单一特征提供的信息量不足的缺点．对字符轮廓特 征、投影特征和网格编码特征分别进行提取。 防爆地磅对于每个类中要识别的字符，进行多特征提取方法以用于信息融合。对预处理后的车牌字符图像分别进行轮廓、投影 和网格编码特征的提取，得到不同特征的目标信息，将目标信息分别进行SVM多分类识别，产生待识别目标的初步分类结论和基本概率赋值。经D—S证据理论融合来自不同特征的识别信息，根据决策规则得到最后的识别结果。 |
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