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多机动车车牌在线检测:BP神经网络与SVM融合方法
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更新于2024-06-27
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本文档探讨了一种创新的基于神经网络和支持向量机的多机动车车牌在线检测方法,它针对传统的单机动车车牌识别在大视场监控和复杂背景下的局限性进行了改进。首先,作者构建了一种新型的神经网络模型,利用BP神经网络对车辆图像的颜色信息进行高效、准确的识别,这显著提高了检测方法的鲁棒性和计算效率,与基于色调经验值的传统方法相比具有明显优势。 预处理阶段,结合了颜色二值化、图像滤波以及形态学运算等技术,有效地减少了噪声干扰,同时通过支持向量机(SVM)对候选车牌区域进行精确的判别,进一步提升了车牌检测的准确度。与传统的边缘检测或纹理特征方法不同,这种方法不仅速度快,而且对光照变化的适应性强。 在字符块分割提取方面,文档提出了一种新的策略,考虑了车牌尺寸特征,这使得在复杂背景下的字符分割更加稳健,超越了垂直投影法和连通域搜索法。这种方法确保了字符定位的准确性,为后续字符识别提供了坚实的基础。 字符识别环节,作者采用了神经网络模型,以字符块图像的灰度直方图作为输入特征,利用深度学习的强大能力对字符进行识别,提高了识别的准确性和可靠性。这种方法能够处理多种字体和变形情况,对于多机动车车牌的识别更具通用性。 本研究方法旨在实现多机动车车牌在实时监控环境中的高效、准确检测,特别适合于交通监控、电子收费等场景,克服了传统方法在大视场和复杂背景下的挑战,为智能交通系统的扩展和优化提供了有力的技术支撑。这种集成神经网络和SVM的综合策略,有望在未来成为车牌检测识别领域的前沿技术。
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如图 3 所示, 中值滤波的目的在于: 1)削弱图像椒盐噪声对车牌检测的影响; 2)填充车
牌区域内部孔隙, 提高车牌检测成功率.滤波窗口大小为 3××3, 图像滤波前后的对比如图 3
所示, 经过中值滤波后, 车牌区域更为连通, 对于提高车牌检测鲁棒性和成功率有重要作用.
图 3 中值滤波
Fig. 3 Median filter
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3) 形态学运算
形态学中的腐蚀运算可突出目标轮廓, 膨胀运算可填充孔洞.为了突出图像中车牌区域
特征, 对中值滤波后的图像进行形态学闭运算, 即先进行膨胀运算填充孔洞, 再进行腐蚀运
算突出车牌轮廓.如图 4 所示, 经过形态学闭运算后, 车牌区域内部孔洞被填充, 轮廓特征
更为明显.
图 4 形态学运算
Fig. 4 Morphology operation
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