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综合馆
基于AdaBoost与CNN结合的车牌检测识别系统研究
  • 摘要

    针对现有车牌检测识别系统在复杂场景下系统鲁棒性差的情况,本文提出了一种基于学习、由粗到精的车牌检测方法.在检测车牌时,首先利用基于Haar-like特征的AdaBoost级联分类器对车牌进行粗略定位,然后再利用随机样本一致性算法精细地定位出车牌所在区域,最后将车牌区域输入到CNN网络中,实现了车牌字符识别.结果表明,该系统对车牌区域提取及车牌字符识别具有很好地适应性和准确性,并且能满足大多数场景需求.

  • 作者

    邝先验  杨柳  李洪伟 

  • 作者单位

    江西理工大学 电气工程与自动学院,江西 赣州,341000

  • 刊期

    2019年10期

  • 关键词

    车牌定位  Haar-like特征  AdaBoost级联分类器  车牌识别  卷积神经网络 

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34.207.78.157