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基于主成分分析网络的车牌检测方法

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成果类型:
期刊论文
作者:
钟菲;杨斌
作者机构:
[钟菲; 杨斌] 南华大学电气工程学院
语种:
中文
关键词:
车牌检测;主成分分析网络;特征提取;非极大值抑制算法
期刊:
计算机科学
期刊(英文):
Computer Science
ISSN:
1002-137X
年:
2018
卷:
45
期:
03
页码:
268-273
基金类别:
国家自然科学基金(61102108); 湖南省自然科学基金(2016JJ3106); 湖南省教育厅项目(16B225,YB2013B039); 南华大学青年英才支持计划和南华大学重点学科(NHXK04)资助;
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
电气工程学院
摘要:
车牌识别是智能交通系统的核心技术,车牌检测是车牌识别技术中至关重要的一步。传统的车牌检测方法多利用浅层的人工特征,在复杂场景下的车牌检测率不高。基于主成分分析网络的车牌检测算法,能够无监督地逐级提取车牌深层特征,可有效提高算法的鲁棒性。算法首先采用Sobel算子边缘检测和边缘对称性分析获取车牌候选区域;然后将候选区域输入到主成分分析网络中进行车牌深度特征提取,并利用支持向量机实现对车牌区域的判别;最后采用非极大值抑制算法标记最佳车牌检测区域。利用收集的复杂场景下的车辆图像对所提方法的参数进行分析,并将其与传统方法进行比较。实验结果表明,所提算法的鲁棒性高,性能优于传统的车牌检测方法。

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