基于SVM和BP神经网络的车牌识别系统

发布时间：2017-08-14 14:01

  本文关键词：基于SVM和BP神经网络的车牌识别系统

  更多相关文章： 车牌定位 车牌识别 支持向量机 BP神经网络

【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。
【作者单位】： 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
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61203117)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 车牌识别是图像处理与模式识别技术在智能交通中的应用,车牌的精确定位和车牌字符的准确识别是车牌识别系统的关键问题。常用的车牌定位方法有基于数学形态学的方法[1]、基于彩色分割的方法[2]、基于颜色和纹理分析的方法[3]、基于小波和形态学的方法[4]和基于混合特征的方法

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1 陈s犮，

本文编号：672996