车牌识别系统研究综述

论文摘要

一个完整的车牌识别系统大致由车牌图像获取、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别五部分组成。本文结合现实中光照、天气等因素造成的干扰,针对每项技术在识别过程中经常采用的方法展开了论述,并在此基础上分析了当前技术仍存在的一些问题以及车牌识别的未来趋势,希望智能交通系统的发展有所助益。

论文目录

• 0 引言
• 1 车牌识别
•   1.1 车牌图像获取
•   1.2 车牌图像预处理
•     1.2.1 图像灰度化处理
•     1.2.2 二值化处理
•     1.2.3 图像倾斜校正
•     1.2.4 图像倾斜校正
•     1.2.5 滤波
•   1.3 车牌定位
•     1.3.1 基于边缘检测的车牌定位方法
•     1.3.2 基于数学形态学的车牌定位方法
•     1.3.3 基于颜色特征的车牌定位方法
•   1.4 字符分割
•     1.4.1 基于垂直投影的字符分割
•     1.4.2 基于模板匹配的字符分割
•     1.4.3 基于聚类分析的字符分割
•   1.5 字符识别
•     1.5.1 基于模板匹配的字符识别
•     1.5.2 基于神经网络的字符识别
•     1.5.3 基于特征分析匹配的字符识别
•     1.5.4 基于支持向量机的字符识别
• 2 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 陈政

关键词: 智能交通,车牌定位,字符分割,字符识别

来源: 现代信息科技 2019年11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

单位: 贵州大学大数据与信息工程学院

分类号: TP391.41;U495

页码: 193-195

总页数: 3

文件大小: 1295K

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