论文摘要
提出了一种基于Haar特征的车牌识别方案,利用Haar特征可靠性高、计算复杂性低和容错性强等方面的特点,能够对含有噪声的中文车牌图像快速准确识别,并在Python和OpenCV开源环境下设计和实现了该方案。实验结果证明该方案具有识别率较高(94%)、识别时间短(单字符低于0.02 s,全车牌低于0.63 s)和鲁棒性强等特点,可应用于实际智能交通控制。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘年生,张家豪
关键词: 车牌识别,特征,中文车牌,智能交通
来源: 集美大学学报(自然科学版) 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 集美大学计算机工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(61274133),福建省自然科学基金项目(2017J01761,2012J01279,2018J01537)
分类号: U495;TP391.41
DOI: 10.19715/j.jmuzr.2019.02.08
页码: 139-144
总页数: 6
文件大小: 4462K
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