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多尺度积角点检测和视觉颜色特征的鲁棒车牌定位算法
多尺度积角点检测和视觉颜色特征的鲁棒车牌定位算法
作者:
冯欣
崔少国
李博
杨峰
陈庄
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
车牌定位
尺度空间
角点检测
视觉颜色特征
特征融合
鲁棒性
摘要:
车牌图像包含的尺度、仿射变化及其复杂的背景是影响车牌定位准确度的重要因素。在高斯差(DOG)尺度空间框架下,笔者提出了一种基于多尺度乘积的角点特征和视觉颜色特征提取及其相融合的车牌定位算法。基于高斯差尺度空间的图像边缘信息,应用多尺度乘积分别提取具有尺度和仿射不变特性的角点和颜色特征,并在两特征融合结果基础上确定车牌位置候选区域;最后通过车牌区域特征点之间的距离及密集关系实现车牌的准确定位。对大量实拍的复杂环境下的车辆图像进行测试表明,该算法对车牌定位具有快速、高效的定位效果,且在噪声、仿射变换等方面的鲁棒性表现较好。
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基于角点检测与颜色连贯性分析的车牌定位算法
车牌定位
角点检测
角点加权
字符角点
颜色连贯性
一种改进的多尺度自适应角点检测方法
角点检测
AMCP
曲率
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内容分析
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引文网络
相关学者/机构
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期刊文献
内容分析
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相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
多尺度积角点检测和视觉颜色特征的鲁棒车牌定位算法
来源期刊
重庆大学学报
学科
工学
关键词
车牌定位
尺度空间
角点检测
视觉颜色特征
特征融合
鲁棒性
年,卷(期)
2016,(2)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
89-98
页数
10页
分类号
TP272
字数
语种
中文
DOI
10.11835/j.issn.1000-582X.2016.02.012
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
陈庄
重庆理工大学计算机科学与工程学院
32
137
6.0
10.0
2
李博
重庆警察学院刑事科学技术系
4
17
2.0
4.0
3
冯欣
重庆理工大学计算机科学与工程学院
16
92
5.0
9.0
4
崔少国
重庆理工大学计算机科学与工程学院
15
33
3.0
5.0
5
杨峰
重庆理工大学计算机科学与工程学院
1
7
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1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
(134)
参考文献
(17)
节点文献
引证文献
(7)
同被引文献
(15)
二级引证文献
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参考文献(0)
二级参考文献(1)
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1985(1)
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参考文献(0)
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参考文献(1)
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2016(0)
参考文献(0)
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引证文献(0)
二级引证文献(0)
2018(3)
引证文献(3)
二级引证文献(0)
2019(5)
引证文献(4)
二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
车牌定位
尺度空间
角点检测
视觉颜色特征
特征融合
鲁棒性
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
重庆大学学报
主办单位:
重庆大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-582X
CN:
50-1044/N
开本:
大16开
出版地:
重庆市沙坪坝正街174号
邮发代号:
78-16
创刊时间:
1960
语种:
chi
出版文献量(篇)
6349
总下载数(次)
8
总被引数(次)
85737
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