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卷积神经网络在车牌分类器中的应用
被引量：
12
1
作者
郭克友
贾海晶
郭晓丽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第14期209-213,共5页
传统的基于边缘、颜色、纹理及机器学习等方法进行的车牌定位,需要对车牌图像进行复杂的特征提取,不但训练过程容易造成过拟合或者维数灾难,而且识别结果也易受光照、道路环境及图像质量等因素的影响,虽然漏识别率低,但误识别率高。针...
传统的基于边缘、颜色、纹理及机器学习等方法进行的车牌定位,需要对车牌图像进行复杂的特征提取,不但训练过程容易造成过拟合或者维数灾难,而且识别结果也易受光照、道路环境及图像质量等因素的影响,虽然漏识别率低,但误识别率高。针对车牌分类问题,利用深度学习中的卷积神经网络,避免了传统模式分类算法在前期对图像复杂的预处理,降低了设计提取特征算法时对丰富经验的依赖。综合对比了BP神经网络、支持向量机、卷积神经网络三种算法,实验结果表明,卷积神经网络在车牌分类中具有较好的表现,识别率高达98.25%,也证明了深度学习在智能交通领域具有较大的应用前景。
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关键词
车牌分类
卷积神经网络
卷积层
降采样层
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职称材料
基于SVM和排列模型的白色车牌分类
被引量：
2
2
作者
张旭光
罗以宁
+1 位作者
艾必刚
蒋涛
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第29期207-210,共4页
与蓝色牌照的固定格式相比,白色牌照的字符排列方式呈现多变的特点。如果能够对白色车牌的字符进行准确分割及分类,就可以提高整个系统的识别正确率。首先根据车牌内字符间的排列方式使用支持向量机进行分类,然后根据该类车牌的标准排...
与蓝色牌照的固定格式相比,白色牌照的字符排列方式呈现多变的特点。如果能够对白色车牌的字符进行准确分割及分类,就可以提高整个系统的识别正确率。首先根据车牌内字符间的排列方式使用支持向量机进行分类,然后根据该类车牌的标准排列模型,即可实现对车牌字符的准确分割及分类。实验结果表明,该方法正确率较高,稳定性好。
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关键词
支持向量机
排列模型
车牌分类
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职称材料
V-最优直方图及其在车牌分类中的应用研究
被引量：
1
3
作者
王峰
靳小波
+1 位作者
于俊伟
王贵财
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2013年第3期138-143,共6页
汽车牌照类型的判别是牌照识别系统(LPR)中的一个重要步骤。为有效进行车牌分类,本文提出一种基于V-最优直方图的KNN分类方法。首先根据车牌反色信息将多分类问题转化为二分类问题以简化并提高算法的效率;然后在HSV(色调-饱和度-明度)...
汽车牌照类型的判别是牌照识别系统(LPR)中的一个重要步骤。为有效进行车牌分类,本文提出一种基于V-最优直方图的KNN分类方法。首先根据车牌反色信息将多分类问题转化为二分类问题以简化并提高算法的效率;然后在HSV(色调-饱和度-明度)颜色空间中提取牌照图像的三阶颜色矩特征,利用KN N分类器实现对简化后所得二分类问题的判别;采用V-最优直方图方法降低KNN算法的计算复杂度,进一步提高分类算法的执行效率。在真实数据集上和其他方法进行对比实验,结果表明本算法具有较好的分类性能。
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关键词
V-最优直方图
车牌分类
κ-近邻(KNN)
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职称材料
笔划宽度变换直方图在车牌识别中的应用
被引量：
1
4
作者
王伟良
梁中岩
张三元
《科学技术与工程》
北大核心
2015年第29期77-82,共6页
对于很多车牌识别中使用的算法而言,主要存在两种车牌类型:深色文字浅色背景车牌和浅色文字深色背景车牌。这两种车牌主要是二值化结果不同,进而导致后续字符分割和识别处理的图像类型不同。因此,判断车牌的二值化类型对于车牌识别来说...
对于很多车牌识别中使用的算法而言,主要存在两种车牌类型:深色文字浅色背景车牌和浅色文字深色背景车牌。这两种车牌主要是二值化结果不同,进而导致后续字符分割和识别处理的图像类型不同。因此,判断车牌的二值化类型对于车牌识别来说是基础且重要的工作。提出了一种基于字符笔划宽度变换直方图的二值化算法,根据正色图像和反色图像计算比较两者笔划宽度变换直方图的最大值来判别车牌类型。同时,根据判别结果还可以估计笔划宽度,为局部二值化算法的邻域窗口大小的选择提供依据。使用多样式的美国车牌作为实验对象,与其他算法相比,实验结果表明该算法具有更好准确率,但也有更高的复杂度。
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关键词
二值化
车牌分类
笔划宽度变换
白底黑字
黑底白字
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职称材料
题名
卷积神经网络在车牌分类器中的应用
被引量：
12
1
作者
郭克友
贾海晶
郭晓丽
机构
北京工商大学材料与机械工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第14期209-213,共5页
基金
交通运输部信息化科技项目(No.2012-364-835-110)
北京工商大学2017年研究生科研能力提升计划项目
文摘
传统的基于边缘、颜色、纹理及机器学习等方法进行的车牌定位,需要对车牌图像进行复杂的特征提取,不但训练过程容易造成过拟合或者维数灾难,而且识别结果也易受光照、道路环境及图像质量等因素的影响,虽然漏识别率低,但误识别率高。针对车牌分类问题,利用深度学习中的卷积神经网络,避免了传统模式分类算法在前期对图像复杂的预处理,降低了设计提取特征算法时对丰富经验的依赖。综合对比了BP神经网络、支持向量机、卷积神经网络三种算法,实验结果表明,卷积神经网络在车牌分类中具有较好的表现,识别率高达98.25%,也证明了深度学习在智能交通领域具有较大的应用前景。
关键词
车牌分类
卷积神经网络
卷积层
降采样层
Keywords
license plate classification
convolutional neural network
convolution layer
downsampling layer
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于SVM和排列模型的白色车牌分类
被引量：
2
2
作者
张旭光
罗以宁
艾必刚
蒋涛
机构
四川大学计算机学院
防化指挥工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第29期207-210,共4页
文摘
与蓝色牌照的固定格式相比,白色牌照的字符排列方式呈现多变的特点。如果能够对白色车牌的字符进行准确分割及分类,就可以提高整个系统的识别正确率。首先根据车牌内字符间的排列方式使用支持向量机进行分类,然后根据该类车牌的标准排列模型,即可实现对车牌字符的准确分割及分类。实验结果表明,该方法正确率较高,稳定性好。
关键词
支持向量机
排列模型
车牌分类
Keywords
Support Vector Machine（SVM）
align modes
classification of vehicle plate
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
V-最优直方图及其在车牌分类中的应用研究
被引量：
1
3
作者
王峰
靳小波
于俊伟
王贵财
机构
河南工业大学信息科学与工程学院
出处
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2013年第3期138-143,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1204617)
河南省科技攻关项目(122102310303)
河南工业大学博士基金资助项目(2010BS009)
文摘
汽车牌照类型的判别是牌照识别系统(LPR)中的一个重要步骤。为有效进行车牌分类,本文提出一种基于V-最优直方图的KNN分类方法。首先根据车牌反色信息将多分类问题转化为二分类问题以简化并提高算法的效率;然后在HSV(色调-饱和度-明度)颜色空间中提取牌照图像的三阶颜色矩特征,利用KN N分类器实现对简化后所得二分类问题的判别;采用V-最优直方图方法降低KNN算法的计算复杂度,进一步提高分类算法的执行效率。在真实数据集上和其他方法进行对比实验,结果表明本算法具有较好的分类性能。
关键词
V-最优直方图
车牌分类
κ-近邻(KNN)
Keywords
V-optimal histogram
classification of license plates
K-Nearest Neighbor （KNN）
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
笔划宽度变换直方图在车牌识别中的应用
被引量：
1
4
作者
王伟良
梁中岩
张三元
机构
中国人民解放军
中国电子科技集团公司第二十八研究所
浙江大学计算机科学与技术学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2015年第29期77-82,共6页
基金
国家973项目(2009CB320804)
国家自然科学基金(61272304)资助
文摘
对于很多车牌识别中使用的算法而言,主要存在两种车牌类型:深色文字浅色背景车牌和浅色文字深色背景车牌。这两种车牌主要是二值化结果不同,进而导致后续字符分割和识别处理的图像类型不同。因此,判断车牌的二值化类型对于车牌识别来说是基础且重要的工作。提出了一种基于字符笔划宽度变换直方图的二值化算法,根据正色图像和反色图像计算比较两者笔划宽度变换直方图的最大值来判别车牌类型。同时,根据判别结果还可以估计笔划宽度,为局部二值化算法的邻域窗口大小的选择提供依据。使用多样式的美国车牌作为实验对象,与其他算法相比,实验结果表明该算法具有更好准确率,但也有更高的复杂度。
关键词
二值化
车牌分类
笔划宽度变换
白底黑字
黑底白字
Keywords
binarized license plate classification stroke width transform black character on white background white character on black background
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
卷积神经网络在车牌分类器中的应用
郭克友
贾海晶
郭晓丽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017
12
下载PDF
职称材料
2
基于SVM和排列模型的白色车牌分类
张旭光
罗以宁
艾必刚
蒋涛
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
2
下载PDF
职称材料
3
V-最优直方图及其在车牌分类中的应用研究
王峰
靳小波
于俊伟
王贵财
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2013
1
下载PDF
职称材料
4
笔划宽度变换直方图在车牌识别中的应用
王伟良
梁中岩
张三元
《科学技术与工程》
北大核心
2015
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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