基于粒子群优化神经网络的移动机器人门牌识别方法研究
郭健
莫国梁
陈庆伟
1.南京理工大学自动化学院,南京,2100942.南京理工大学自动化学院,南京,2100943.南京理工大学自动化学院,南京,210094
摘要:针对移动机器人门牌识别问题,提出了一种基于粗分类与细分类相结合的门牌识别方法.首先利用门牌号码字符的特殊节点进行粗分类,进而计算图像的不变矩;在此基础上,利用粒子群神经网络进行细分类,完成门牌识别.最后通过办公室环境中的门牌号码识别实验验证了该方法的快速性与有效性.
关键词:移动机器人门牌识别粒子群神经网络不变矩
分类号:TP242.6(自动化技术及设备)
资助基金:江苏省自然科学基金项目(BK2008404)
论文发表日期:2009-01-01
在线出版日期:2025-08-15(本平台首次上网日期,不代表文献的发表时间)
页数:4( 7-9,16 )
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计算机与数字工程

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CSTPCD
ISSN:1672-9722
年,卷(期):2009,37(4)
所属栏目:算法与分析