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字符多特征提取方法及其在车牌识别中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
针对车牌字符识别中大部分单一特征提取方法在字符识别上的局限性,提出了一种车牌字符多特征提取方法。在经过预处理后的车牌细化字符基础上提取字符4个侧面的笔画特征、拐点特征、轮廓累积特征及字符内部像素特征,构建出一个维度较低的特征向量集,然后分别采用支持向量机、K近邻算法、BP神经网络、径向基神经网络对陆丰高速公路实地拍摄的车牌图片进行测试并分别与模板匹配方法、网格法、基于小波矩方法比较,实验结果表明提出的车牌字符多特征提取方法识别率高,鲁棒性好。  相似文献   
2.
在车牌识别系统的实现过程中,车牌定位是最基础的一步。本文介绍一种基于连通域和灰度跳变的车牌定位方法。该算法首先对灰度化后的车牌图像进行“阴阳牌”的判定,对判定后的“阴阳牌”和普通牌分别进行处理;根据灰度跳变特征对车牌重新进行更细致的行定位以及列定位,得到完整车牌。实验表明这种车牌定位算法具有定位准确、光照干扰小的特点。  相似文献   
3.
从农产品质量安全监管行业视角分析了"网格化管理"的价值内涵,介绍了基层推进网格化管理实施的做法,剖析了网格化管理对农场品质量监管体系存在的问题的影响,提出了推进农产品质量安全监管网格化管理的模式可行路径和政策建设。  相似文献   
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