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復(fù)雜背景下車輛牌照的快速識別主要包括字符的定位、提取與識別。本文針對在
復(fù)雜背景下如何快速定位并提取字符、如何提高字符識別率的問題，闡述了在復(fù)雜背景車牌字符識別系統(tǒng)中，Niblack(二值化)與SVM 相結(jié)合的方法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體應(yīng)用。試驗(yàn)結(jié)果表明，在對復(fù)雜背景圖片中的車牌與集裝箱箱體字符進(jìn)行識別時(shí)，該系統(tǒng)準(zhǔn)確率分別到達(dá)92%與89%，單次所需時(shí)間為1 秒（CPU 1.66GHZ）。本文方法直接對字符定位，克服了傳統(tǒng)方法只能針對車牌字符進(jìn)行識別的局限性，優(yōu)于其他識別方法。
復(fù)雜背景下如何快速定位并提取字符、如何提高字符識別率的問題，闡述了在復(fù)雜背景車牌字符識別系統(tǒng)中，Niblack(二值化)與SVM 相結(jié)合的方法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體應(yīng)用。試驗(yàn)結(jié)果表明，在對復(fù)雜背景圖片中的車牌與集裝箱箱體字符進(jìn)行識別時(shí)，該系統(tǒng)準(zhǔn)確率分別到達(dá)92%與89%，單次所需時(shí)間為1 秒（CPU 1.66GHZ）。本文方法直接對字符定位，克服了傳統(tǒng)方法只能針對車牌字符進(jìn)行識別的局限性，優(yōu)于其他識別方法。
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