基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对实际车牌识别系统中车牌位置定位难、字符识别率低等问题,提出了一种基于MSER与SVM算法的车牌定位识别.该方法分为定位和识别两步,输入图像经过预处理,通过MSER与SVM算法直接提取出车牌的字符区域,然后将车牌字符图像裁剪送入识别阶段,识别阶段同样利用SVM算法对车牌字符进行识别.经验证,该车牌定位识别方法识别速度快、准确率高,能够适用于实际生活中较为复杂的交通环境.
推荐文章
基于MSER和SVM以及强种子区域生长的车牌定位
车牌定位
文本检测
最大稳定极值区域
支持向量机
强种子
区域生长
一种基于MSER和SWT的新型车牌检测识别方法研究
计量学
车牌识别
最大极值稳定区域
笔画宽度变换
HU不变矩
扫描编码
基于MSER和SVM以及强种子区域生长的车牌定位
车牌定位
文本检测
最大稳定极值区域
支持向量机
强种子
区域生长
一种基于SVM的改进车牌识别算法
车牌识别
SVM
特征向量
网格
投影
细化
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于MSER与SVM算法的车牌定位识别方法
来源期刊 软件 学科 工学
关键词 MSER SVM 车牌定位 字符分割 识别
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 设计研究与应用
研究方向 页码范围 179-182
页数 4页 分类号 TP317.4
字数 2107字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6970.2020.02.039
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 袁明辉 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 31 63 4.0 7.0
2 胡成伟 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (91)
共引文献  (86)
参考文献  (18)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2008(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2009(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2010(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2011(8)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(6)
2012(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2013(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2014(12)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(9)
2015(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2016(15)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(12)
2017(8)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(4)
2018(5)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(0)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
MSER
SVM
车牌定位
字符分割
识别
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
软件
月刊
1003-6970
12-1151/TP
16开
北京市3108信箱
1979
chi
出版文献量(篇)
9374
总下载数(次)
40
总被引数(次)
23629
论文1v1指导