基于深度学习的车牌识别系统设计

• 作者: 陈利
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 图像预处理 车牌定位 车牌字符分割 车牌字符识别 Hausdorff距离
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 85-89
• 页数: 5页
• 分类号: TP302.1
• 字数: 4410字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.06.019

摘要

随着国内机动车辆数目的不断增加,如何对众多的机动车进行有效管理已成为当前交通管理机构面临的主要问题.利用深度学习技术,通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别技术进行研究,提出了一种车牌识别原型系统方案.在车牌预处理模块,通过图像灰度化处理等一系列操作,抑制了非车牌区域的噪声;在车牌定位模块,提出使用基于深度学习的目标检测方法对车牌进行定位,进行二值化、倾斜校正后使用垂直投影法分割出车牌字符,最后通过改进的Hausdorff距离计算待识别图像与模板之间的相似程度,利用模板匹配的方法识别出车牌字符.实验结果显示,该系统车牌识别准确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈利	西北大学信息科学与技术学院	2	20	2.0	2.0