一种基于卷积神经网络的车牌识别技术

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一种基于卷积神经网络的车牌识别技术

　摘要：针对现有的车牌识别方法存在车牌无法定位且车牌字符无法正确分割等情况，提出了

一种基于卷积神经网络的车牌识别技术。首先，设计了一套图像处理流程实现车牌定位和字符

分割，然后，利用提出的卷积神经网络对车牌字符集进行训练、识别。所提方法可以达到

98.54%以上的准确率，极大提高适用性和准确率。

　　 Abstract:In view of the existing license plate recognition methods,the license plate cannot be

located and the license plate characters cannot be correctly separated.This paper proposes a license

plate recognition technology based on convolutional neural network.Firstly,a set of image processing

flow is designed to realize license plate location and character segmentation.Then,the proposed

convolutional neural network is used to train and recognize the license plate character set.The

proposed method can achieve more than 98.54% accuracy,greatly improving the applicability and

accuracy.

Keyword:license plate recognition; convolutional neural network; deep learning; license plate location;

　　 0　引言

伴随着交通行业的飞速发展，车牌识别技术已然成为一项非常重要的研究课题，并在日常生活

中有着广泛的应用。车牌识别技术的主要问题包括车牌定位和字符识别。从本质上讲，车牌定

位的算法分为 3种，一种是基于图像边缘的，一种是基于图像颜色的，一种是基于机器学

习。Abolghasemi[1]等提出的基于边缘以及颜色辅助的车牌定位方法增加了对车牌可疑区域的

比较，但是，该方法受光照的影响比较大。基于模板匹配的方法[2]广泛用于车牌字符识别技术

中，但是该类方法易受噪声等因素的影响。支持向量机（supportvectormachine,SVM）分类器

也被应用于车牌字符识别[3].基于 SVM 的车牌字符识别方法需要指定提取的特征，不同特征的

选择将直接关系到车牌字符识别的效果。

本文采用的车牌识别流程主要包括以下几个部分：车牌图像预处理、车牌定位、车牌字符分

割、车牌字符识别，如图 1所示。

图1 车牌识别流程

Fig.1 License plate recognition process

1 车牌定位和字符分割

本文针对生活中经常出现的车牌，设计了一套车牌图像预处理及车牌定位流程，具体流程如图

2所示。

图2 车牌图像预处理及车牌定位过程

Fig.2 License plate image preprocessing and license plate location process

1.1 车牌图像预处理

由于自然环境、拍摄设备和拍摄方位等客观因素，在获取车牌图像的过程中会出现图像模糊不

清的情况，需对图像进行一定程度的预处理操作[4].

1.1.1 彩色图转灰度图

将三通道的彩色图像转换成单通道的灰度图。将采集的车牌图片转换成灰度图，转换结果如图

3所示。

图3 彩色图转灰度图

Fig.3 Color picture to gray picture

1.1.2 高斯滤波

高斯滤波是一种线性平滑滤波，可以消除高斯噪声。图 4是灰度图经过高斯滤波后的图像。

图4 高斯滤波

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摘要：

一种基于卷积神经网络的车牌识别技术　　摘要：针对现有的车牌识别方法存在车牌无法定位且车牌字符无法正确分割等情况，提出了一种基于卷积神经网络的车牌识别技术。首先，设计了一套图像处理流程实现车牌定位和字符分割，然后，利用提出的卷积神经网络对车牌字符集进行训练、识别。所提方法可以达到98.54%以上的准确率，极大提高适用性和准确率。　　Abstract:Inviewoftheexistinglicenseplaterecognitionmethods,thelicenseplatecannotbelocatedandthelicenseplatecharacterscannotbecorrectly...

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