文献类型：期刊文章

作　　者：张明军[1] 俞文静[1] 李伟滨[1] 朱晓丹[1]

ZHANG Ming-jun;YU Wen-jing;LI Wei-bin;ZHU Xiao-dan(Department of Network Technology,South China Institute of Software Engineering,Guangzhou University,Guangzhou 510990,China)

机构地区：[1]广州大学华软软件学院网络技术系,广东广州510990

出　　处：《计算机技术与发展》

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)。

年　　份：2020

卷　　号：30

期　　号：5

起止页码：216-220

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

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。

关 键 词：车牌识别 SVM LeNet-5  系统设计

分 类 号：TP391]