基于支持向量機(jī)的車牌定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、生活在這個(gè)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的時(shí)代，人們的生活質(zhì)量越來(lái)越高，在追求車輛帶來(lái)的便捷性的同時(shí)，人們對(duì)管理車輛的需求也越來(lái)越強(qiáng)烈，希望能夠通過(guò)計(jì)算機(jī)或者其他硬件設(shè)備來(lái)對(duì)車輛進(jìn)行智能化的管理，由此，基于圖像的車牌識(shí)別技術(shù)成為了計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、圖像處理等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。在基于圖像的車牌識(shí)別技術(shù)中，車牌區(qū)域的定位是識(shí)別的前提，只有先確定車牌所在圖像中的位置，才能夠?qū)^(qū)域內(nèi)信息進(jìn)行處理，因此，車牌定位問(wèn)題是車牌識(shí)別技術(shù)中需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題之一。<

2、br>　　如何在圖像中正確定位到車牌區(qū)域呢？經(jīng)過(guò)進(jìn)行大量的文獻(xiàn)資料查閱后，總結(jié)得到車牌定位方法主要是通過(guò)基于先驗(yàn)知識(shí)和基于統(tǒng)計(jì)原理兩種方式實(shí)現(xiàn)。本課題是實(shí)現(xiàn)基于支持向量機(jī)的車牌定位系統(tǒng)，采用的是基于統(tǒng)計(jì)原理的方式，主要針對(duì)幾種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和圖像特征進(jìn)行了研究，因此，本課題具有一定的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。
　　為了完成本課題，課題選擇方向梯度直方圖特征對(duì)車牌圖像進(jìn)行表述，并采用支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)特征進(jìn)行訓(xùn)練。在課題實(shí)現(xiàn)中，

3、首先，采集圖像，創(chuàng)建樣本集，然后提取每個(gè)樣本的方向梯度直方圖特征，使用支持向量機(jī)對(duì)這些樣本特征進(jìn)行訓(xùn)練，得到車牌的訓(xùn)練模型，基于該模型，采用多尺度窗口對(duì)待檢測(cè)的圖像進(jìn)行遍歷搜索車牌區(qū)域，最后，如果檢測(cè)到車牌區(qū)域，使用 GrabCut算法對(duì)分割圖像，從而能夠?qū)崿F(xiàn)車牌區(qū)域從圖像中單獨(dú)提取出來(lái)，方便后續(xù)對(duì)車牌區(qū)域進(jìn)行單獨(dú)處理。本文的所有樣本數(shù)據(jù)是通過(guò)搜索百度圖片和相機(jī)拍照得到的，一共收集到1600張樣本數(shù)據(jù)，其中正樣本900張，負(fù)樣本700張