基于Haar特征的中文车牌识别系统

• 作者: 刘年生 张家豪
• 来源期刊: 集美大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 车牌识别 Haar特征 中文车牌 智能交通
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 数理科学与信息工程
• 页码范围: 139-144
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4|U491.4
• 字数: 3398字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19715/j.jmuzr.2019.02.08

摘要

提出了一种基于Haar特征的车牌识别方案,利用Haar特征可靠性高、 计算复杂性低和容错性强等方面的特点,能够对含有噪声的中文车牌图像快速准确识别,并在Python和OpenCV开源环境下设计和实现了该方案.实验结果证明该方案具有识别率较高(94％)、 识别时间短(单字符低于0.02 s,全车牌低于0.63 s)和鲁棒性强等特点,可应用于实际智能交通控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘年生	集美大学计算机工程学院	16	95	5.0	9.0
2	张家豪	集美大学计算机工程学院	1	1	1.0	1.0