基于SURF的多阶段车牌定位算法

孙卓婷; 王福龙

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不同类型车辆的车牌形状、大小及颜色有所不同。为对不同拍摄视角、尺度、背景、光照强度及各种形式遮挡下的各型车牌进行准确检测,提出一种基于SURF算法的多阶段车牌定位模型。该模型考虑车牌丰富的纹理和结构信息,借助SURF特征矩阵的行协方差系数分布定义车牌候选区域的特征,从而得到多个差异明显的分块区域;同时提出一个新的四维特征描述符精准提取车牌候选区域,并基于Hessian矩阵对车牌字符结构特征的度量实现对车牌区域的判别。通过在CCPD数据集上进行测试,发现该模型不需要任何受控条件或环境参数设置,具有定位变形、模糊、污损以及光照变化情况下车牌的能力。

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来源
《软件导刊》 |2022年第8期|177-182|共6页
作者
孙卓婷; 王福龙;
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作者单位

广东工业大学数学与统计学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
SURF算法; 车牌定位; 特征描述子; 计算机视觉; 智能交通;

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