基于双边缘检测的车牌识别算法

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2013,49(8)169基于双边缘检测的车牌识别算法1,21,21,2王磊,王瀚漓,何良华1,21,21,2WANGLei,WANGHanli,HELianghua1.同济大学计算机科学与技术系,上海2018042.同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室,上海2000921.DepartmentofComputerScienceandTechnology,TongjiUniversity,Shanghai201804,China2.KeyLabofEmbeddedSy

2、stemandServiceComputing,TongjiUniversity,Shanghai200092,ChinaWANGLei,WANGHanli,HELianghua.Licenseplaterecognitionbasedondouble-edgedetection.ComputerEngineeringandApplications,2013,49(8):169-173.Abstract:Withthedevelopmentofintelligenttransportation,licenseplaterecognitionsystemhas

3、becomeanimportantpartofit.Licenseplaterecognitioncanbedividedintothreeprocedures,includinglicenseplatelocation,charactersegmentationandcharacterrecognition.Inordertoachieveaccuratelicenseplaterecognition,anovelapproachisproposedinthispaper.Duringthetaskoflocatinglicenseplate,thedou

4、ble-edgedetectionmethodisadoptedforpositioningthelicenseplate.Andthecombina-tionoffindingconnecteddomainsandtraditionalsegmentationofprojectionisappliedforcharactersegmentation.Regardingcharacterrecognition,threekindsofclassifiersareutilizedforimprovingclassificationaccuracyandthes

5、trategyofreclassifica-tionofconfusingcharactersisemployed,whichcanshortenthetrainingtimeandgethigheraccuracy.Experimentalresultsdem-onstratethatproposedapproachisabletoachievehighrecognitionratewithreasonablecomputationalcomplexity.Keywords:licenseplatelocation;edgedetection;charac

6、tersegmentation;connecteddomains;verticalprojection;characterrec-ognition;SupportVectorMachine(SVM)摘要:随着智能交通的不断发展,车牌识别系统已经成为其中的重要组成部分。车牌识别分为车牌定位、字符分割以及字符识别三个部分。提出了一种新型车牌识别方法。在车牌定位方面,采用双边缘检测车牌定位方法;对于字符分割则提出了寻找连通域与传统投影分割相结合的方法;在字符识别上,将分类器分为三组,同时对于易混淆的字符进行了再次分类,这种做法缩短了训练时间,提高了准确率。实验结果

7、表明,所提出的方法具有识别率高和速度快等特点。关键词:车牌定位;边缘检测;字符分割;连通域;垂直投影;字符识别;支持向量机(SVM)文献标志码:A中图分类号:TP391doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1205-0134[7-8]随着人们生活水平的提高和社会发展,汽车已经逐渐像纹理特征的车牌定位方法。以上每一种方法,都有其走进了千家万户,数量也在不断增加。随之而来的是汽车优点和局限性。颜色分割容易受到光照影响,计算速度慢;管理问题,车牌识别系统作为管理汽车的一种重要手段已边缘检测的方法具有定位准确率高,速度快,能有效抑制经越来越受到重

8、视。车牌识别是通过对采集到的图像进噪音的特点,但对车

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