基于改进K近邻算法的小型汽车号牌识别系统

• 作者: 余粟 马志远
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 均值滤波 Sobel边缘检测 车牌识别 改进的K近邻算法
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 231-234
• 页数: 4页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 3378字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.192090

摘要

为了对现有小型汽车号牌识别系统进行优化,改善车牌字符识别系统性能,借助OpenCV图像处理开源库,在车牌图像预处理阶段采用均值滤波方法提高图像质量,采用Sobel边缘检测算子对图像边缘进行提取,利用交替的膨胀、腐蚀操作结合车牌长宽比实现车牌轮廓定位,并根据列像素值对车牌字符进行切割,最后采用改进的K近邻算法对分割后的单个车牌字符进行识别.实验结果表明,基于改进K近邻算法的车牌识别系统处理时间为2.08s,识别正确率达91.3％.与传统的K近邻算法相比有着更高的识别率,与神经网络法相比,有着更快的识别速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余粟	上海工程技术大学工程实训中心	49	119	6.0	9.0
2	马志远	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	1	0	0.0	0.0