基于特征融合的机动车号牌识别

• 作者: 华莎 吴昌成 孙巍 张昊
• 来源期刊: 中国公共安全（学术版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 号牌识别 特征融合 卷积神经网络 识别率
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 智能交通
• 页码范围: 75-79
• 页数: 5页
• 分类号: U495
• 字数: 4000字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2396.2018.04.016

摘要

车辆号牌识别是城市道路交通管理中的重要技术,本文首先阐述了机动车号牌识别的基本流程,分析了卷积神经网络、方向梯度直方图特征以及局部二值模式特征提取方法.基于卷积神经网络,融合两种特征提取方法,给出了基于特征融合构造卷积神经网络输入端的号牌识别方法,分别通过与“方向梯度直方图特征+卷积神经网络”、“局部二值模式特征+卷积神经网络”方法的实验对比,证明了该方法能有效地提高部分字符的识别率,验证了所提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴昌成		15	16	2.0	3.0
2	孙巍		30	70	4.0	7.0
3	华莎		6	5	2.0	2.0
4	张昊		10	13	2.0	3.0