本文關(guān)鍵詞：基于SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別系統(tǒng)

  更多相關(guān)文章： 車牌定位 車牌識別 支持向量機 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：針對車牌識別系統(tǒng)的車牌精確定位和車牌字符準確識別問題。提出一種基于SVM(支持向量機)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌定位與識別算法。通過將HSV顏色空間和形態(tài)學(xué)方法相結(jié)合確定候選輪廓,以判斷輪廓外接矩形的面積和長寬比篩選符合車牌特征的區(qū)域,并利用訓(xùn)練好的SVM模型對候選車牌區(qū)域進行測試判斷,最終精確定位車牌的位置。此外,還可使用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行車牌字符識別。經(jīng)驗證,該系統(tǒng)適用于復(fù)雜的車牌定位環(huán)境,且識別速度快,準確率高。
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 車牌定位 車牌識別 支持向量機 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61203117)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 車牌識別是圖像處理與模式識別技術(shù)在智能交通中的應(yīng)用,車牌的精確定位和車牌字符的準確識別是車牌識別系統(tǒng)的關(guān)鍵問題。常用的車牌定位方法有基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法[1]、基于彩色分割的方法[2]、基于顏色和紋理分析的方法[3]、基于小波和形態(tài)學(xué)的方法[4]和基于混合特征的方法

【相似文獻】

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1 陳s犮，

本文編號：672996