基于SVM的车牌识别系统详解:流程与特征提取
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更新于2024-08-04
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本篇文档主要讨论的是基于支持向量机(SVM)的车牌识别系统。首先,研究内容详细地涵盖了车牌识别过程中的关键步骤:
1. 车牌图像采集:通过路口或车辆通道的摄像机实时捕获车辆视频图像,并传输至计算机进行处理。
2. 车牌图像预处理:对采集的图像进行灰度处理、边缘检测和二值化,以突出车牌特征,便于定位。
3. 车牌定位:在输入图像中寻找并提取包含车牌的区域,为后续字符分割做准备。
4. 车牌字符分割:将定位后的车牌区域划分为单独的字符,以便逐个进行识别。
5. 车牌字符识别:对每个字符应用SVM训练好的模型,进行精确的字符识别。
6. 结果显示:处理后的车牌与原始车牌进行比对,显示识别结果并记录在Excel文档中。
研究工作基础或实验条件方面,硬件环境包括一台名为LAPTOP-AHK241AT的电脑,配备Intel i5-8265U处理器和8GB内存。软件环境则采用了MATLAB 2018版本,用于数据处理和特征提取。
数据集包含0-9、A-Z以及沪、京、鲁、闽、苏、粤、浙等各省份的典型车牌字符,共8个特征图片。特征提取过程中,使用了霍夫关键点(HOG)方法,它通过灰度化、伽马校正、计算梯度、划分小细胞以及统计梯度直方图来提取图像的局部纹理特征,这对于识别任务至关重要。
该研究深入探讨了如何利用SVM技术结合HOG特征提取,实现高效准确的车牌识别,涉及到了实际的硬件和软件环境配置,以及关键的图像处理步骤,为相关领域的实践应用提供了有价值的参考。
2023-07-06 上传
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李逍遥敲代码
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