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基于改进神经网络的火车票号识别的方法及算法 

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申请/专利权人:南京机电职业技术学院

摘要:本发明公开一种基于改进神经网络的火车票号识别的方法及算法,S1,读取火车票图片;S2,二维码区域二值化:将二维码图像进行二值化处理;S3,定位二维码角点;S4,图像倾斜校正;S5,确定身份证号码字符位置;S6,基于轮廓的字符提取;S7,基于身份证号码排列特征的字符筛选;S8,基于神经网络的字符识别:采用粒子群算法与神经网络算法相结合,建立改进的神经网络模型,利用经过训练的神经网络模型对字符进行识别。本发明通过采用对图像和字符分开识别和验证的方法,有效提高识别的精度,根据鸟类通过群体作业获得最佳觅食路径的原理和BP神经网络算法结合,改善BP神经网络算法收敛速度慢,提高整个算法的速度,进一步实现识别算法的精确度。

主权项:1.基于改进神经网络的火车票号识别方法,其特征在于:S1,读取火车票图片:结合火车票的图像特征,根据火车票的二维码所在位置能够精确地进行火车票定位;S2,二维码区域二值化:将二维码图像进行二值化处理;S3,定位二维码角点:通过寻找轮廓的方法,寻找图形中的闭合的正方形轮廓,进行筛选,筛选出符合周长相等面积相似的轮廓,定位为角点;S4,图像倾斜校正:对图像进行倾斜校正;S5,确定身份证号码字符位置:利用二维码角点的位置,运用局部自适应阈值分割火车票票面的身份证号的矩形区域;S6,基于轮廓的字符提取:在身份证号码区域内,进行轮廓检测,根据检测到的轮廓,得到每一个轮廓的外接矩形;针对得到的轮廓矩形图形中的水平交叉点、垂直交叉点以及对角交叉点的特征项进行提取;S7,基于身份证号码排列特征的字符筛选;S8,基于神经网络的字符识别:采用粒子群算法与神经网络算法相结合,建立改进的神经网络模型,然后利用经过训练的神经网络模型对字符进行识别。

全文数据:

权利要求:

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