【摘 要】
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该文主要讨论汽车牌照的不定期位算法,这是汽车牌照识别系统中至关重要的一步.该文提出了一种基于人工神经网络的车牌定位算法,该算法分为粗定位和精定位两大部分.在粗定位中
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该文主要讨论汽车牌照的不定期位算法,这是汽车牌照识别系统中至关重要的一步.该文提出了一种基于人工神经网络的车牌定位算法,该算法分为粗定位和精定位两大部分.在粗定位中,使用8<*>马赛克划分整个图像,以横向连续4个马赛克(约为车牌的1/4)为一个单位,计算出7个特征量,使用BP网络对其进行筛选,找到可能是牌照的所有马赛克区域,然后再使用区域大小、位置等特征最终确定车牌落在那个区域,接下来就进行精定位处理,精定位算法使用区域方差最大值法.我们从某高速公路收费站实地拍摄的上千幅照片中精心选取100多幅作为实验样本数据.这些样本照片几乎包含了中国现行的各种牌照样式的情况,同时基本上反是映了 各种光照、天气等自然条件下得情况.针对这100多幅照片,该算法定位正确率达97﹪.
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