【摘 要】
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车牌识别是智能交通系统的核心技术,车牌检测是车牌识别技术中至关重要的一步。传统的车牌检测方法多利用浅层的人工特征,在复杂场景下的车牌检测率不高。基于主成分分析网络
【基金项目】
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国家自然科学基金(61102108);湖南省自然科学基金(2016JJ3106);湖南省教育厅项目(16B225,YB2013B039);南华大学青年英才支持计划和南华大学重点学科(NHXK04)资助
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车牌识别是智能交通系统的核心技术,车牌检测是车牌识别技术中至关重要的一步。传统的车牌检测方法多利用浅层的人工特征,在复杂场景下的车牌检测率不高。基于主成分分析网络的车牌检测算法,能够无监督地逐级提取车牌深层特征,可有效提高算法的鲁棒性。算法首先采用Sobel算子边缘检测和边缘对称性分析获取车牌候选区域;然后将候选区域输入到主成分分析网络中进行车牌深度特征提取,并利用支持向量机实现对车牌区域的判别;最后采用非极大值抑制算法标记最佳车牌检测区域。利用收集的复杂场景下的车辆图像对所提方法的参数进行分析,并将其与传统方法进行比较。实验结果表明,所提算法的鲁棒性高,性能优于传统的车牌检测方法。
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