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摘要:
由于运矿车辆车牌图像质量低、车牌污染严重、环境复杂、识别率低等特殊情况,设计了一种基于灰度阈值分割的运矿车辆车牌的精确定位算法.它通过对粗定位车牌图像进行灰度阈值分割,得到估计车牌区域并进行区域标记,根据车牌所在连通区域面积最大这一特征,得到完整有效的车牌区域,结合车牌先验知识去掉其边框,从而得到车牌的精确定位结果.实验结果表明,该算法定位准确率高,耗时少,分割效果好,具有较强的实用价值,是对现有车牌识别技术有意义的扩展和补充.
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文献信息
篇名 基于阈值分割的运矿车辆车牌精确定位
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 运矿车辆 车牌定位 阁值分割 车牌边框
年,卷(期) 2009,(8) 所属期刊栏目 计算机应用技术
研究方向 页码范围 2051-2054
页数 4页 分类号 TP393.08
字数 3704字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王玲 四川师范大学计算机科学学院 40 402 10.0 18.0
2 胡金蓉 四川师范大学计算机科学学院 3 41 3.0 3.0
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研究主题发展历程
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运矿车辆
车牌定位
阁值分割
车牌边框
研究起点
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期刊影响力
计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
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