【摘 要】
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为解决车牌识别系统中对多车牌识别的高准确率的应用需求,提出一种基于优化参数的SVM(支持向量机)进行车牌定位,考虑到雾霾天气下拍摄的图片对车牌识别的影响,先将进行去雾处
【基金项目】
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国家自然科学基金(51407076);河北省自然科学基金(F2014502050);河北省高等学校科学研究项目(Z2013007);中央高校基本科研业务费专项资金(2015ZD28)
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为解决车牌识别系统中对多车牌识别的高准确率的应用需求,提出一种基于优化参数的SVM(支持向量机)进行车牌定位,考虑到雾霾天气下拍摄的图片对车牌识别的影响,先将进行去雾处理。然后使用Soble算子对图片进行垂直边缘检测,结合形态学处理确定候选车牌轮廓,对候选车牌轮廓通过外接矩阵的长宽比进行初步判断符合车牌的区域。加上国内车牌的颜色单一,结合HSV颜色模型定位,很大程度的提高了车牌的定位率。对定位出的候选车牌区域进行训练好SVM模型判断,确定出符合车牌的区域。同时对车牌进行字符分割后,使用单独为车牌汉字训练的ANN模型进行字符识别。此外系统为了针对不同的场景提供训练模式,系统可以训练特定场景下SVM模型。经验证,本系统能够满足多车牌识别的实际应用,鲁棒性和准确率相比通用模型提高近20个百分点。
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