針對國內(nèi)雙行車牌號分割方法少,且準確率低的問題,提出了一種自適應(yīng)投影法的雙行車牌分割方法。首先利用車牌圖像在HSV顏色空間的特性,將圖像二值化,然后利用自適應(yīng)投影法將雙行車牌分割為單行車牌,最后分割出車牌號上的字符。實驗表明,該方法能夠?qū)λ{底白字、白底紅字、綠底黑字和黃底黑字的雙行車牌進行有效分割,對雙行電動自行車車牌號分割的準確率更高;同時,該方法克服了基于深度學(xué)習(xí)方法的訓(xùn)練時間長、需要大量數(shù)據(jù)集等問題,是一種簡單高效的分割方法。 

【文章來源】：計算機工程與科學(xué). 2020,42(09)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 本文方法
    2.1 圖像預(yù)處理
    2.2 去邊框
        2.2.1 去上下邊框
        2.2.2 去左右邊框
    2.3 字符分割
3 實驗結(jié)果及討論
    3.1 圖像二值化效果分析
    3.2 字符分割結(jié)果
    3.3 準確率評估
4 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]畸變車牌定位與矯正方法研究[J]. 但斌斌,梅文浩,伍世虔,劉宏達.  制造業(yè)自動化. 2019(03)
[3]一種基于MSER和SWT的新型車牌檢測識別方法研究[J]. 王艷,謝廣蘇,沈曉宇.  計量學(xué)報. 2019(01)
[4]基于雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的車牌識別算法[J]. 丁進超,張偉偉,吳訓(xùn)成.  電子測量與儀器學(xué)報. 2018(06)
[5]自然場景下的車牌檢測與識別算法[J]. 牛博雅,黃琳琳,胡健.  信號處理. 2016(07)
[6]復(fù)雜背景下基于HSV空間和模板匹配的車牌識別方法研究[J]. 謝永祥,董蘭芳.  圖學(xué)學(xué)報. 2014(04)
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