【摘 要】
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车牌识别技术在智能交通领域里占据着非常重要的作用,而针对不同类型的车牌,识别方法和效果也有所差距。车牌识别技术主要包括三部分内容,分别为车牌检测、车牌分割和车牌识别,本文根据车牌识别理论基础,对双行车牌识别技术的前两部分做了深入的研究。车牌检测部分,本文提出了一种基于双重概率密度函数的车牌定位方法。首先利用边缘纹理特征,结合双重颜色特征提取方法提取车牌类似区域,然后将所有车牌类似区域进行倾斜角度矫
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车牌识别技术在智能交通领域里占据着非常重要的作用,而针对不同类型的车牌,识别方法和效果也有所差距。车牌识别技术主要包括三部分内容,分别为车牌检测、车牌分割和车牌识别,本文根据车牌识别理论基础,对双行车牌识别技术的前两部分做了深入的研究。车牌检测部分,本文提出了一种基于双重概率密度函数的车牌定位方法。首先利用边缘纹理特征,结合双重颜色特征提取方法提取车牌类似区域,然后将所有车牌类似区域进行倾斜角度矫正,最后根据双行车牌的线性和全局概率密度函数特性,使用双重概率密度函数值作为阈值,从车牌类似区中精确定位出车牌。车牌分割部分,本文提出了一种基于自适应阈值的车牌分割方法。首先将车牌图像转化在HSV颜色空间,根据图像在HSV空间的特性将图像二值化,然后利用本文提出的自适应投影法分割出车牌号上的字符。在车牌识别部分,本文根据双行车牌的特征,使用基于卷积神经网络的字符识别方法,对分割所得到的字符进行识别。实验证明,本文根据非机动车车牌特征,针对性提出的车牌识别方法,可以准确的识别出自然状态下的车牌号,适用于挂双行车牌号的各种车辆的车牌识别。
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