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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。

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《一种基于机器学习的车牌识别系统的设计》

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文件号：061646

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