一种基于机器学习的车牌识别系统的设计

• 作者: 俞文静 张明军 朱晓丹 李伟滨
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 车牌识别 SVM LeNet-5 系统设计
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 216-220
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3884字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.05.041

摘要

以车牌识别的实用性为目的,设计一种鲁棒的车牌识别系统.首先提出了Sobel-Color算法,以Sobel边缘和颜色两种特征进行车牌定位,并结合MSER算法,设计了一种可靠的车牌定位方法来获取候选车牌区域,然后采用SVM算法对候选车牌区域进行车牌判断;最后根据车牌特征设计了一种车牌字符分割算法,能正确分割车牌的各个字符,并有效地去除车牌边缘部分的虚假字符,又根据分割出的车牌字符特征对LeNet-5深度网络模型进行改进,然后采用改进的LeNet-5网络对车牌字符进行识别.对设计的车牌识别系统进行了正常条件测试、恶劣条件测试以及效率测试等实验,实验结果表明设计的车牌定位和车牌判断方法具有较高的可靠性,车牌字符识别具有较高的准确率,因而设计的车牌识别系统具有较好的鲁棒性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞文静	广州大学华软软件学院网络技术系	18	83	5.0	8.0
2	张明军	广州大学华软软件学院网络技术系	22	102	5.0	9.0
3	李伟滨	广州大学华软软件学院网络技术系	1	0	0.0	0.0
4	朱晓丹	广州大学华软软件学院网络技术系	1	0	0.0	0.0