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基于图像处理的车牌自动识别方法
| 专利名称： | 基于图像处理的车牌自动识别方法 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于图像处理的车牌自动识别方法。目前车牌识别方法存在一定的弊端。本发明方法是采用基于支持向量机的方法对车牌字符进行识别，顺序包括车牌定位、倾斜校正、字符分割和字符识别。其中字符识别是采用支持向量机方法对车牌字符进行识别，首先进行字符特征提取，然后通过SVM训练，计算识别字符所需要的参数，利用训练得到的参数识别字符。本发明方法通过对拍摄的数字图像进行技术处理来识别车牌，具有成本低、操作方便等特点，同时该方法利用车辆的唯一标志作为识别车辆的依据，避免了作弊情况。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 申请人： | 杭州电子科技大学 |
| 发明人： | 孔亚广;李功卿;沈国江;侯平智 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请日期： | 2010-01-12T00:00:00+0800 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201010039656.6 |
| 公开号： | CN101751785A |
| 分类号： | G08G1/017(2006.01)I |
| 申请人地址： | 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街 |
| 主权项： | 基于图像处理的车牌自动识别方法，该方法顺序包括车牌定位、倾斜校正、字符分割和字符识别，其特征是：(1)车牌定位方法的具体步骤如下：首先以像素为单位设变量H值为车牌照片的高度，变量W为车牌照片的宽度；取记录交界点的个数变量N为0，初始化车牌的上行像素高度START和下行像素高度END为0；第一次扫描时设定变量K＝H，即从车辆照片的底部开始扫描，然后按以下操作：(a)如果K＞0，扫描第K行，扫描方向从左到右，判断扫描到的每一个点是否为交界点，如该点颜色与背景色不同则该点为交界点，如果该点是交界点，则N加1，转入(b)，如果该点不是交界点继续扫描该行的下一个点；如果K≤0，则扫描结束；(b)如果N＞6，则此行为车牌交界线，转入(d)；如果N≤6，转入(c)；(c)如果START≤0，则N重新赋值为0，K减1，转入(a)；如果START＞0，则N重新赋值为0，把K的值赋给END，计算START-END的值：如果START-END的值大于等于设定的阀值，确定扫描到车牌，则K自减1，转入(e)；如果START-END的值小于阀值，确定没有扫描到车牌，则K自减1，转入(f)；(d)N重新赋值为0；如果START≤0，则START赋值为K，然后K自减1，转入(a)；如果START＞0，直接转入(a)；(e)确定STRAT到END的这一区域存在车牌，则定位车牌，转入倾斜校正步骤；(f)START和END重新都赋值为0，转入(a)；(2)倾斜校正方法的具体步骤是：(g)计算车牌下部轮廓线的斜率k：在下边框上的交界点中任意选一个作为起始点，计算该点与该点同侧的其他交界点连线的斜率，取平均斜率为车牌下部轮廓线的斜率k，得到倾斜角度α，α＝arctank；(h)将车牌的矩形区域的左上脚顶点作为不动点进行整个矩形区域的旋转，设矩形四个顶点的坐标分别是：左上(left，top)、左下(left，down)、右上(right，top)、右下(right，down)；对于这个区域内的任意一点(X0，Y0)，它和左上点的连线的倾斜度为 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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