ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Hybrid Proposed Model for Automatic License Plate Recognition and Distinction" APRD"

العنوان بلغة أخرى: طريقة هجينية آلية لتشخيص و تمييز أرقام السيارات
المصدر: المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات
الناشر: الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات
المؤلف الرئيسي: AlAesawy, Abd Abrahim Mosslah (Author)
مؤلفين آخرين: Abdulbaki, Azmi Shawkat (Co.Author)
المجلد/العدد: مج7, ع2
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2016
الصفحات: 35 - 44
DOI: 10.34279/0923-007-002-005
ISSN: 1994-8638
رقم MD: 740109
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
الشبكات العصبية | الخوارزميات الجينية | ميزة الاستخراج | الخوارزمية الجينية العصبية | Artificial Neural Networks | Feature Extraction | Genetic Algorithm | NNGA
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

3

حفظ في:
LEADER 03811nam a22002777a 4500
001 0124359
024 |3 10.34279/0923-007-002-005 
041 |a eng 
044 |b العراق 
100 |9 9011  |a AlAesawy, Abd Abrahim Mosslah  |e Author  
245 |a Hybrid Proposed Model for Automatic License Plate Recognition and Distinction" APRD" 
246 |a طريقة هجينية آلية لتشخيص و تمييز أرقام السيارات  
260 |b الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات  |c 2016 
300 |a 35 - 44 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
500 |a الملخص باللغة العربية 
520 |a تقدم هذه الورقة طريقة مقترحة هجينة تلقائية لبناء وسلة لتمييز بين جميع ارقام السيارات. هذا النظام هو نظام عام بإمكانه التمييز بين ارقام السيارات العمومية والخصوصية وذلك باستخدام الشبكات العصبية والخوارزميات الجينية. اثبتت هذه الخوارزمية ومن خلال النتائج المرضية قوتها وكفاءتها . تكون هذه الطريقة المقترحة من ثلاث مراحل اساسية: المرحلة الاولى هي مرحلة المعالجة الاولية لصور ارقام السيارات المدخلة الى النظام. المرحلة الثانية هي مرحلة استخلاص ملامح الصورة المدخلة (ملامح الارقام والاحرف وغيرها) والتي يتم تمريرها الى عقد الشبكة العصبية الموجودة في النظام . اما المرحلة الثالثة فتشمل تمرير مخرجات الشبكة العصبية بعد ان تم تدريبها ال الخوارزمية الجينية كمدخلات لها. وفي النهاية يتم تصنيف مخرجات ارقام السيارات وتمييزها على انها لوحات خاصة او عامة اعتماداُ على مكونات اللوحة المدخلة. 
520 |b This paper provides the overview of proposed Hybrid Model to construct a method to distinction between all types of cars plate's numbers. Plate's distinction system (PDS) for public, private and governmental cars plates' numbers identification and verification by using neural networks and genetic algorithm (NNGA) is proposed. This proposed algorithm demonstrated its efficiency and accuracy through the satisfactory results. It was proved a higher performance of the results. The model consists of three phases. The first phase applied the pre-processing over the plate number images. The second phase is extract the features of inputted plate, which will be passes as nodes of neural network .The third phase is pass the result of neural network to the genetic algorithm and then classify the output of cars plates numbers as private or public and governmental plates . 
653 |a لوحات المركبات  |a الشبكات العصبية   |a الخوارزميات  
692 |a الشبكات العصبية  |a الخوارزميات الجينية  |a ميزة الاستخراج  |a الخوارزمية الجينية العصبية  |b Artificial Neural Networks  |b Feature Extraction  |b Genetic Algorithm  |b NNGA 
700 |9 388843  |a Abdulbaki, Azmi Shawkat  |e Co.Author  
773 |4 علوم المعلومات وعلوم المكتبات  |6 Information Science & Library Science  |c 005  |e Iraqi Journal of Information Technology  |f Al-Maǧallaẗ al-ʻirāqiyyaẗ li-tiknulūǧiyā al-maʻlūmāt  |l 002  |m مج7, ع2  |o 0923  |s المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات  |v 007  |x 1994-8638 
856 |u 0923-007-002-005.pdf 
930 |d y  |p y  |q y 
995 |a HumanIndex 
999 |c 740109  |d 740109 

عناصر مشابهة