车牌识别系统中关键技术的研究

• 作者: 李宇成 杨光明 王目树
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 车牌提取 车牌校正 车牌分割:车牌识别 神经网络:智能交通
• 年，卷（期）: 2011,（27）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 180-184,209
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5569字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.27.049

摘要

针对现有的车牌识别系统中的多项关键技术做了改进.车牌定位与提取技术采用了基于图像二维能量与HIS彩色空间相结合的方法,并对现有的能量算法与彩色图像分割算法做了改进.在倾斜校正中,给出了一种基于车牌二值图像的密度重心的校正方法；在识别技术中,引入了特征提取与多级BP神经网络算法相结合的分类识别方法,对车牌中部分相似字符采用二级神经网络进行精细识别.实验表明,通过对车牌识别系统中关键技术的改进可以大大提高该系统的鲁棒性与准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李宇成	北方工业大学自动化系	53	512	14.0	20.0
2	王目树	北方工业大学自动化系	10	152	7.0	10.0
3	杨光明	北方工业大学自动化系	3	99	3.0	3.0