计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (26): 196-199.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.26.060
王海姣1,李文举1,王新年2,贾晓丹1
WANG Hai-jiao1,LI Wen-ju1,WANG Xin-nian2,JIA Xiao-dan1
摘要: 汽车牌照自动识别系统是实现智能化道路车辆监控的基础,而车牌类型的识别率是车牌识别系统中重要的技术指标之一。提出了一种基于聚类和神经网络车牌类型识别算法。首先进行车牌的倾斜校正,其次提取车牌的有效区域,最后应用K-means边缘颜色聚类和两级BP神经网络进行车牌类型的识别。对各种条件下采集的500幅车牌图像进行实验,识别率在99%以上。实验结果表明,该算法对光照变化和噪声具有很好的鲁棒性。