基于SVM与ANN神经网络的车牌识别系统

• 作者: 林乾毕
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: SVM ANN神经网络 车牌识别
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 105-107
• 页数: 3页
• 分类号: TP27
• 字数: 1700字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2019.08.025

摘要

由于车牌识别系统中车牌位置精确定位难和车牌中字符识别率低等问题.本文提出了一种基于SVM与ANN神经网络的车牌识别算法.通过Soble边缘检测算法与形态学算法相结合来确定大致的车牌轮廓,结合车牌的外接矩形的面积与长宽比来筛选出符合车牌特征的候选区域,再利用SVM分类器来判断检测到的区域中是否是车牌,来最终筛选出是车牌的区域.对于筛选出的车牌利用ANN神经网络进行车牌字符的识别.经验证,该车牌识别系统能够适用于比较复杂的环境,且识别速度快,准确率相对较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林乾毕		1	2	1.0	1.0