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摘要:
针对现有理论解决复杂环境下车牌图像准确定位效果不佳的问题,提出了一种基于模板概率密度函数的车牌定位方法.该方法将定位过程分为车牌候选区域检测和最大相似概率定位两个阶段:在候选区域检测阶段,利用特征点的空间分布情况与颜色信息快速地确定车牌候选区域;在准确定位阶段,根据我国标准车牌的结构特点与几何信息,构造出标准车牌相似性概率密度函数.通过计算和比较候补区域中每个位置的车牌相似性概率值来实现准确定位.实验表明,提出的算法定位精度高(96.2%),鲁棒性强(漏检3.8%),并且实现简单.能够快速而准确地完成国内车牌的准确定位,在车牌识别领域中具有很好的实用价值.
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文献信息
篇名 基于模板概率密度函数的车牌定位方法
来源期刊 控制工程 学科 工学
关键词 车牌定位 模板概率密度模型 多特征融合
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 安全监控系统
研究方向 页码范围 947-951
页数 5页 分类号 TP18
字数 3561字 语种 中文
DOI 10.14107/j.cnki.kzgc.161801
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 施佺 南通大学交通学院 89 405 10.0 15.0
2 邵叶秦 南通大学交通学院 34 70 5.0 7.0
3 魏明 南通大学交通学院 53 199 8.0 11.0
4 许致火 南通大学交通学院 6 9 2.0 3.0
5 王晗 南通大学交通学院 11 19 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
车牌定位
模板概率密度模型
多特征融合
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
控制工程
月刊
1671-7848
21-1476/TP
大16开
沈阳东北大学310信箱
8-216
1994
chi
出版文献量(篇)
5468
总下载数(次)
9
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导