论文摘要
由于车牌识别系统中车牌位置精确定位难和车牌中字符识别率低等问题。本文提出了一种基于SVM与ANN神经网络的车牌识别算法。通过Soble边缘检测算法与形态学算法相结合来确定大致的车牌轮廓,结合车牌的外接矩形的面积与长宽比来筛选出符合车牌特征的候选区域,再利用SVM分类器来判断检测到的区域中是否是车牌,来最终筛选出是车牌的区域。对于筛选出的车牌利用ANN神经网络进行车牌字符的识别。经验证,该车牌识别系统能够适用于比较复杂的环境,且识别速度快,准确率相对较高。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 林乾毕
关键词: 神经网络,车牌识别
来源: 软件 2019年08期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 杭州电子科技大学
分类号: U495;TP18
页码: 105-107
总页数: 3
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