基于HAAR特征与BP神经网络的车牌识别技术研究

• 作者: 何前磊 刘伍丰 郑维
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: OpenCV 车牌识别 HAAR特征 SVM算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理
• 页码范围: 61-67
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.43
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1802282

摘要

车牌识别技术运用OpenCV计算机开源机器视觉库,对图像进行处理提取出图像中蕴含的车牌信息,达到车牌识别的目的.通过运用HAAR特征,训练出AdaBoost分类器查找图片中的车牌区域,同时运用Sobel算子进行边缘检测等操作查找车牌区域,最终运用支持向量机(SVM)算法进行两种定位的疑似车牌区域的最终确认;确认后的车牌区域进行字符分割等操作进行字符的分离;最后运用训练的反向传播(BP)神经网络进行字符的识别并最终输出车牌信息.研究结果显示,车牌识别的效率很高,拥有一定的使用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑维		15	16	2.0	4.0
2	刘伍丰		13	31	4.0	5.0
3	何前磊		2	0	0.0	0.0