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车牌自动识别系统分为图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别4步。车牌准确定位是LPR系统中的关键,本文利用形态学变换对图像进行滤波聚类,HOUGH变换方法对车牌图像进行水平校正,基于RBF网络的方法识别字符。在DELPHI 7.0环境下设计开发的车牌自动识别系统,经检验取得满意的效果。
基于RBF神经网络的车牌自动识别系统设计与实现
【摘 要】
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车牌自动识别系统分为图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别4步。车牌准确定位是LPR系统中的关键,本文利用形态学变换对图像进行滤波聚类,HOUGH变换方法对车牌图像进行水平校正,基于RBF网络的方法识别字符。在DELPHI 7.0环境下设计开发的车牌自动识别系统,经检验取得满意的效果。
【机 构】
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华东交通大学电气与电子工程学院
【出 处】
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南昌大学学报(工科版)
【发表日期】
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2009年02期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60533010）
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