【摘 要】
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作为现代化智能领域中的主要技术,车牌的自动识别理论中主要包括了两个不同的部分,分别是车牌的检测与字符的识别.根据车牌检测算法的发展现状,文中出于对车牌检测速度与精度
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作为现代化智能领域中的主要技术,车牌的自动识别理论中主要包括了两个不同的部分,分别是车牌的检测与字符的识别.根据车牌检测算法的发展现状,文中出于对车牌检测速度与精度的综合考虑,采用了一种基于学习、由粗检测到精检测的车牌检测技术与方法.该方法在利用车牌的颜色信息与边缘信息对车牌候选区域进行快速检测的基础上,通过数字车牌图像中的梯度方向直方图与支持向量机来实现对真实场景中车牌候选区域的高效筛选.该方法能够对多幅不同光照条件、不同拍摄角度、不同拍摄时间所获取图像进行检测,实验结果表明该算法具有精度高、鲁棒性好的特点,可以满足自然条件下对车牌进行检测的应用需求.
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