基于支持向量機(jī)的車(chē)牌識(shí)別技術(shù)應(yīng)用研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)ITS(Intelligent Transportation System)是交通現(xiàn)代化的核心理念。魯棒車(chē)牌識(shí)別算法研究，作為智能交通識(shí)別核心算法之一，用于推動(dòng)交通智能化，有著廣泛應(yīng)用前景。支持向量機(jī)與深度學(xué)習(xí)方法是近年來(lái)在模式識(shí)別中的新識(shí)別理論與方法，由于其分別具有結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化和魯棒特征提取優(yōu)勢(shì)，成功應(yīng)用于多媒體數(shù)據(jù)處理與識(shí)別領(lǐng)域。智能交通領(lǐng)域中模式識(shí)別技術(shù)與機(jī)器視覺(jué)的重要應(yīng)用是汽車(chē)牌照自動(dòng)識(shí)別，因而受到了廣泛關(guān)注。車(chē)牌

2、識(shí)別系統(tǒng)研究具有重要實(shí)踐價(jià)值。
　　本系統(tǒng)利用支持向量機(jī)和深度特征學(xué)習(xí)理論，在開(kāi)源視覺(jué)庫(kù)進(jìn)行基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)，采用MFC應(yīng)用程序進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了基于支持向量機(jī)及卷積玻爾茲曼機(jī)為主要技術(shù)的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)，主要包括車(chē)牌檢測(cè)、車(chē)牌分割和字符識(shí)別等模塊，分別采用了圖像處理及特征學(xué)習(xí)的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。首先通過(guò)捕捉視頻幀的前景物體，對(duì)前景進(jìn)行一系列灰度化、去噪、二值化、閉操作、找輪廓、輪廓篩選等圖像處理，然后將候選車(chē)牌輸入支持向量機(jī)判斷模型