论文摘要
车牌识别技术运用OpenCV计算机开源机器视觉库,对图像进行处理提取出图像中蕴含的车牌信息,达到车牌识别的目的。通过运用HAAR特征,训练出AdaBoost分类器查找图片中的车牌区域,同时运用Sobel算子进行边缘检测等操作查找车牌区域,最终运用支持向量机(SVM)算法进行两种定位的疑似车牌区域的最终确认;确认后的车牌区域进行字符分割等操作进行字符的分离;最后运用训练的反向传播(BP)神经网络进行字符的识别并最终输出车牌信息。研究结果显示,车牌识别的效率很高,拥有一定的使用价值。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘伍丰,何前磊,郑维
关键词: 车牌识别,特征,算法,神经网络
来源: 电子测量技术 2019年08期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 河南工业大学电气工程学院
基金: 河南省教育厅科技攻关项目(172102210028),河南省高等学校重点科研项目(17A490001),河南省高等学校青年骨干教师项目(2016GGJS-066),校青年骨干教师培养计划(2018008),国家粮食局公益性行业科研项目(201513003)资助
分类号: U495;TP391.41;TP183
DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1802282
页码: 61-67
总页数: 7
文件大小: 3526K
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