基于机器学习的车牌识别技术研究

陈政; 李良荣; 李震; 顾平

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基于机器学习的车牌识别技术研究

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cqvip:随着经济的快速发展和城市扩张,交通量逐年增加,交通管理也变得复杂多样。针对隧道环境下高速行驶车辆的车牌识别问题,提出了一种车牌分割和识别的算法。算法分为四个部分:图像预处理,车牌定位,车牌分割和字符识别。采用选择更新法拦截行车辆视频进行关键帧处理;在车牌定位中选用边缘检测与形态学相结合的算法,以消除噪声干扰,提高定位准确率;又用阈值分割法进行字符分割,以解决投影分割法等传统算法出现的字符黏贴和汉字不连通等问题;再通过HOG算法对分割后的字符图像进行特征提取,基于SVM算法实现字符识别。针对训练模型,则采用PSO算法对SVM分类器的参数设置进行优化,以获得最佳分类精度。利用MATLAB平台对优化后的SVM算法进行检验,通过实验数据说明该方法能够提高字符识别的准确率。

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来源
《计算机技术与发展》 |2020年第6期|13-18|共6页
作者
陈政; 李良荣; 李震; 顾平;
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作者单位

贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳 550025;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机的应用;
关键词
隧道; 机器学习; 智能交通; 车牌识别; SVM; MATLAB;

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