[发明专利]基于支持向量机和卷积神经网络的车牌定位识别方法在审
| 申请号： | 201810083408.8 | 申请日： | 2018-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN108416348A | 公开（公告）日： | 2018-08-17 |
| 发明（设计）人： | 吉福生;刘峰利;邹虹 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/34;G06T7/13 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 刘小红 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于支持向量机和卷积神经网络的车牌定位识别方法，包括以下步骤：使用加权灰度化算法对原始彩色车牌图像进行灰度化处理、直方图均衡化得到均衡后灰度图；对均衡后灰度图进行边缘检测，得到边缘图像；对边缘图像进行二值化；使用形态学运算操作车牌图像进行处理，得到车牌候选区域图像；使用SVM判别模型进行分类，得到车牌精确定位图像；使用垂直和水平投影相结合的方法进行图像分割，得到单个字符图像；使用归一化函数将每个车牌字符归一化处理；使用卷积神经网络模型车牌字符识别模型进行识别，将识别结果输出显示。本发明有效提高了车牌字符识别算法的鲁棒性，具备很高的识别率，适用于复杂背景下的车牌定位和识别。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 车牌定位 车牌字符识别 支持向量机 边缘图像 车牌图像 灰度图 算法 均衡 图像 车牌候选区域 直方图均衡化 归一化处理 归一化函数 灰度化处理 形态学运算 边缘检测 车牌字符 单个字符 定位图像 复杂背景 判别模型 输出显示 水平投影 图像分割 原始彩色 二值化 灰度化 鲁棒性 识别率 加权 车牌 垂直 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于支持向量机和卷积神经网络的车牌定位识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)、获取原始彩色车牌图像，并采用包括灰度化处理、直方图均衡化在内的预处理步骤对原始彩色车牌图像进行预处理；2)、使用改进的Isotropic Sobel边缘检测算子对均衡后灰度图进行边缘检测，得到边缘图像；改进的Isotropic Sobel边缘检测算子改进主要体现在：Isotropic Sobel边缘检测算子只对图像的水平和垂直两个方向的边缘敏感，改进之后，使其对车牌图像的水平、垂直和对角线四个方向的边缘敏感，更好的检测到图像边缘；使用自适应阈值算法对边缘图像进行二值化，得到二值化后的车牌图像；使用形态学运算操作对二值化后的车牌图像进行处理，得到车牌候选区域图像；3)、使用SVM判别模型对车牌候选区域进行分类，得到车牌精确定位图像；4)、使用垂直和水平投影相结合的方法对车牌精确定位图像进行图像分割，得到单个字符图像；使用归一化函数将每个车牌字符归一化处理；5)、使用卷积神经网络的LeNet‑5车牌字符识别模型进行识别，将识别结果输出显示。
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