一种基于机器学习的车牌识别系统的设计

作     者：张明军 俞文静 李伟滨 朱晓丹 ZHANG Ming-jun;YU Wen-jing;LI Wei-bin;ZHU Xiao-dan

作者机构：广州大学华软软件学院网络技术系广东广州510990 

基　　金：2018年度国家级大学生创新创业训练计划项目(201812618004) 2018年广东省普通高校重点科研项目(2018KTSCX341) 2017年外经外贸发展专项资金(促进服务贸易创新发展项目)(2160699-87)子课题(CJ201811) 2018年广州大学华软软件学院科学研究项目(ky201804) 

出 版 物：《计算机技术与发展》 (Computer Technology and Development)

年 卷 期：2020年第30卷第5期

页      码：216-220页

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。

主 题 词：车牌识别 SVM LeNet-5 系统设计 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-629X.2020.05.041

馆 藏 号：203923780...