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文檔簡介
1、隨著國民經(jīng)濟的日益發(fā)展,各種車輛迅速增加,在改變?nèi)藗兩畋憷耐瑫r,也引發(fā)了許多問題。采用智能交通管理系統(tǒng)(ITS)己成為當前公路交通、城市交通管理的主要手段和發(fā)展方向,而車牌自動識別技術又是智能交通管理系統(tǒng)中的核心部分。一個典型的車牌識別系統(tǒng)由三部分組成:車牌定位,車牌字符分割,車牌字符識別。本文的研究重點主要集中在車牌定位及車牌字符識別這兩個部分:
1、車牌定位。針對成像過程的光照影響以及車牌污損等對車牌檢測干擾較大等
2、情況,提出了一種基于機器學習的車牌定位方法。該算法首先將車牌彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像并進行增強和去噪處理,然后用基于Harr-Like特征的Adaboost級聯(lián)分類器得到候選車牌區(qū)域,最后用帶后驗概率輸出的支持向量機對候選區(qū)域進行校驗,得到最終定位結果。實驗結果表明,本文算法對于含車牌的圖像和不含車牌的圖像均能獲得較好的檢測定位效果,具有較強的魯棒性和較好的實用性。
2、車牌字符識別。提出了一種針對灰度車牌字符圖像的識別方法
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