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新疆车牌识别系统中车牌定位方法的研究

来源:www.xjakmy.com 发布时间:2020年05月19日
    新疆车牌识别系统中车牌定位方法的研究、2.5 基于支持向量机的定位方法
 支持向量机(svm) 是20 世纪90年代初由vap2nik等人提出的一类新型机器学习方法,主要用于解决有限样本情况下的模式识别问题。此方法能够在训练样本很少的情况下达到很好的分类推广能力。由于车牌区域有着的纹理,寻找一种良好性能的分类器,凸现这种纹理特征,使它与其它区域区别开来。支持向量机(support vector machine,svm) 正是这样一种分类学习机制。

    所以对车牌定位的研究,提出一种基于支持向量机的定位方法。首先将图像分割为n×n大小的子块,提出每个子块的灰度特征,训练svm分类器;然后用训练好的分类器进行牌照子块和非牌照子块的分类,再使用数学形态学滤波和区域合并;最后运用投影方法定位牌照区域。实验结果表明,该方法能比较好地定位牌照区域,但是由于svm算法对大规模训练样本难以实施,并且用svm解决多分类问题也存在困难,如果能解决这个问题车牌定位将会更精确。

    3 结束语 本文在现有的车牌照识别系统的基础上,对近年来国内出现的车牌定位方法进行了全面的综述,车牌定位是车牌识别中的关键。上述车牌定位方法在理想条件下很好,但是由于车牌背景的复杂性与车牌特征的多样性,研究更实用的车牌定位方法是下一步要做的。如果将上述某些方法说到这里,相信大家对乌鲁木齐破胎器也有了一个大致的了解了吧。如果您还有什么问题,欢迎来电咨询,或者到公司参观考察,期待您的光临!

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