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基于SVM和BP神经网络的车牌识别系统
被引:27
作者:

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机构:

谭北海
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机构: 广东工业大学自动化学院
机构:
[1] 广东工业大学自动化学院
来源:
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。
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