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摘要:
在实际应用环境的视频图像中,车牌颜色极易受到天气、光照、粉尘、车牌污垢等的影响.传统的车牌颜色辨别方法主要是通过判断车牌颜色分量的阈值来实现的.在视频图像中,由于车牌颜色变化大,很难找到恰当的阈值,因而传统的车牌颜色辨别方法已不具有普遍的适用性.针对这个问题,该文提出了一种全新的基于AdaBoost算法的车牌颜色辨别方法,通过提取车牌字符和背景在RGB和HSV空间的颜色特征,训练出AdaBoost分类器,从而对车牌颜色进行判断.实践证明,该方法不仅可以很好地判断出视频图像车牌的颜色,对于一些非车牌区域的排除也可以达到很好的效果.
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文献信息
篇名 视频图像车牌颜色辨别方法
来源期刊 应用科技 学科 工学
关键词 视频图像 车牌颜色辨别 AdaBoost 颜色空间 OpenCv
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 44-48
页数 分类号 TP273.4
字数 4074字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-671X.2011.01.011
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 王祖龙 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 2 6 2.0 2.0
2 谢红 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 134 692 14.0 19.0
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研究主题发展历程
节点文献
视频图像
车牌颜色辨别
AdaBoost
颜色空间
OpenCv
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用科技
双月刊
1009-671X
23-1191/U
大16开
哈尔滨市南通大街145号1号楼
14-160
1974
chi
出版文献量(篇)
4861
总下载数(次)
7
总被引数(次)
21528
论文1v1指导