图学学报
圖學學報
도학학보
Journal of Graphics
2014年
4期
585-589
,共5页
车牌定位%字符分割%字符识别%SVM分类器
車牌定位%字符分割%字符識彆%SVM分類器
차패정위%자부분할%자부식별%SVM분류기
license plate location%character segmentation%character recognition%SVM classifier
车牌识别技术作为交通管理自动化的重要手段,在交通监视和控制中占有很重要的地位.车牌识别过程可分为车牌定位、车牌校正、字符分割和字符识别四个部分.在车牌定位中,若单纯采用纹理特征或颜色特征来进行定位,往往适用于背景较为简单的场景,对复杂背景的定位效果尚有待改进.在字符分割中,目前单行车牌的分割已比较成熟,但双行车牌的分割仍不理想.提出一种在HSV空间下两次颜色标定和纹理特征相结合的定位方法和一种单双行车牌的字符分割方法.该定位方法利用车牌固定颜色搭配特性,对图片两次标记并利用投影法定位车牌,对200张不同背景图片测试,定位准确率达到98％.在字符分割部分,利用改进的模板匹配方法对字符分割,可适用于单、双行车牌分割,准确率达到95％.
車牌識彆技術作為交通管理自動化的重要手段,在交通鑑視和控製中佔有很重要的地位.車牌識彆過程可分為車牌定位、車牌校正、字符分割和字符識彆四箇部分.在車牌定位中,若單純採用紋理特徵或顏色特徵來進行定位,往往適用于揹景較為簡單的場景,對複雜揹景的定位效果尚有待改進.在字符分割中,目前單行車牌的分割已比較成熟,但雙行車牌的分割仍不理想.提齣一種在HSV空間下兩次顏色標定和紋理特徵相結閤的定位方法和一種單雙行車牌的字符分割方法.該定位方法利用車牌固定顏色搭配特性,對圖片兩次標記併利用投影法定位車牌,對200張不同揹景圖片測試,定位準確率達到98％.在字符分割部分,利用改進的模闆匹配方法對字符分割,可適用于單、雙行車牌分割,準確率達到95％.
차패식별기술작위교통관리자동화적중요수단,재교통감시화공제중점유흔중요적지위.차패식별과정가분위차패정위、차패교정、자부분할화자부식별사개부분.재차패정위중,약단순채용문리특정혹안색특정래진행정위,왕왕괄용우배경교위간단적장경,대복잡배경적정위효과상유대개진.재자부분할중,목전단행차패적분할이비교성숙,단쌍행차패적분할잉불이상.제출일충재HSV공간하량차안색표정화문리특정상결합적정위방법화일충단쌍행차패적자부분할방법.해정위방법이용차패고정안색탑배특성,대도편량차표기병이용투영법정위차패,대200장불동배경도편측시,정위준학솔체도98％.재자부분할부분,이용개진적모판필배방법대자부분할,가괄용우단、쌍행차패분할,준학솔체도95％.
