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基于颜色空间与神经网络车牌识别技术研究
| 题名： | 基于颜色空间与神经网络车牌识别技术研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 潘思赣 李振 |
| 作者单位： | 浙江理工大学机械与自动控制学院,浙江杭州310018 |
| 关键词： | 车牌定位 字符识别 边缘检测 神经网络 |
| 摘要： | 文章研究的车辆车牌自动识别系统是现代交通管理系统的重要基础之一.本研究主要针对现代交通智能管理系统中关于车牌的定位与数字识别算法及其实现过程.研究包括对RGB图像进行HSV颜色空间转换,采用多通道二值化进行图像预处理;采用HSV颜色空间抽离进行车牌区域预定位,采用Sobel算子进行边缘检测完成车牌精确定位;采用OCR字符分割车牌文字,并通过BP神经网络训练对字符进行识别.实验结果表明,应用以上方法能够精确定位车牌区域并准确识别车牌号码,在识别率和实用方面都有一定价值. |
| 会议日期： | 20200827 |
| 会议举办地点： | 北京 |
| 会议名称： | 第二十二届中国高速公路信息化研讨会 |
| 出版日期： | 2020-08-27 |
| 母体文献： | 第二十二届中国高速公路信息化研讨会论文集 |
| 分类号： | TP391.41 |
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