基于SVM和BP神经网络的车牌识别系统

• 作者: 曾泉 谭北海
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 车牌定位 车牌识别 支持向量机 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 图像·编码与软件
• 页码范围: 98-101
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2155字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2016.01.026

摘要

针对车牌识别系统的车牌精确定位和车牌字符准确识别问题. 提出一种基于SVM(支持向量机)和BP神经网络的车牌定位与识别算法. 通过将HSV颜色空间和形态学方法相结合确定候选轮廓, 以判断轮廓外接矩形的面积和长宽比筛选符合车牌特征的区域, 并利用训练好的SVM模型对候选车牌区域进行测试判断, 最终精确定位车牌的位置. 此外, 还可使用了BP神经网络进行车牌字符识别. 经验证, 该系统适用于复杂的车牌定位环境, 且识别速度快, 准确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭北海	广东工业大学自动化学院	11	65	4.0	8.0
2	曾泉	广东工业大学自动化学院	1	35	1.0	1.0