基于SVM和BP神经网络的车牌识别系统

被引:27
作者
曾泉
谭北海
机构
[1] 广东工业大学自动化学院
关键词
车牌定位; 车牌识别; 支持向量机; BP神经网络;
D O I
10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2016.01.026
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
针对车牌识别系统的车牌精确定位和车牌字符准确识别问题。提出一种基于SVM(支持向量机)和BP神经网络的车牌定位与识别算法。通过将HSV颜色空间和形态学方法相结合确定候选轮廓,以判断轮廓外接矩形的面积和长宽比筛选符合车牌特征的区域,并利用训练好的SVM模型对候选车牌区域进行测试判断,最终精确定位车牌的位置。此外,还可使用了BP神经网络进行车牌字符识别。经验证,该系统适用于复杂的车牌定位环境,且识别速度快,准确率高。
引用
收藏
页码:98 / 101
页数:4
相关论文
共 10 条