论文摘要
为从车牌图像中获得车牌的字符信息,需要对字符识别系统进行研究。车牌识别过程分为图像预处理、车牌定位、车牌校正与分割和车牌字符识别4个环节。针对前3个环节,完成了图像中值滤波、Sobel算子边缘检测、数学形态学处理、Otsu二值化和Hough变换校正等工作,获得了单一标准字符图像。在车牌字符识别环节中,首先根据汉字位置,利用模板匹配算法对汉字进行识别,对于数字、字母字符,将字符图像分割,通过统计图像各部分的连通区域数以获得字符形态特征,据此设计并训练BP神经网络识别字符。最终获得能完成图像中的车牌字符识别的系统。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 盛兆亮,高军伟
关键词: 智能交通系统,车牌字符识别,模板匹配算法,神经网络,连通区域统计,边缘检测算子
来源: 电子测量技术 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: 青岛大学自动化与电气工程学院
分类号: U495;TP391.41;TP183
DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1802292
页码: 78-82
总页数: 5
文件大小: 3196K
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标签：智能交通系统论文; 车牌字符识别论文; 模板匹配算法论文; 神经网络论文; 连通区域统计论文; 边缘检测算子论文;