基于CNN彩色图像边缘检测的车牌定位方法

被引：19

作者：

刘万军 ^{[1
]}

姜庆玲 ^{[1
,2
]}

张闯 ^{[3
]}

机构：

[1] 辽宁工程技术大学软件学院

[2] 铁岭师范高等专科学校理工学院

[3] 北京科技大学信息工程学院

来源：

自动化学报 | 2009年 / 35卷 / 12期

关键词：

车牌定位; 彩色边缘检测; 细胞神经网络; 边缘滤波; 人类视觉系统;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对现有车牌定位算法准确率不高、步骤多和速度慢等问题,提出一种彩色图像车牌定位方法(License plate locating based on CNN color edge detec tion,LPLCCED).首先利用细胞神经网络(Cell neural network,CNN)模型导出一种与车牌颜色特征相结合的车牌定位专用边缘检测算法,将车牌的颜色对约束条件融合到边缘检测算法中,本文专用边缘检测算法可以大大缩小车牌初步定位的范围.接下来提出一种针对车牌特征的边缘滤波算法,最后根据车牌结构和纹理特征对候选区域进行判别验证.该流程的各个环节都可以通过硬件实现,为面向智能交通领域的实时车牌识别系统的前期车牌定位处理提供了依据.

引用

页码：1503 / 1512

页数：10

共 5 条

[1] 基于CNN的分块自适应彩色图像边缘检测的研究 [J].