為降低車牌定位過(guò)程中背景、天氣、圖像傾斜等復(fù)雜環(huán)境下干擾因素對(duì)車牌定位算法性能的影響,提出一種將顏色邊緣特征提取和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的車牌定位算法。采用顏色分割、邊緣檢測(cè)和形態(tài)學(xué)操作提取感興趣區(qū)域,將感興趣區(qū)域輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中提取車牌的深層特征并去除偽車牌,標(biāo)記出檢測(cè)到的車牌。實(shí)驗(yàn)利用在復(fù)雜環(huán)境下收集到的車輛圖像對(duì)所提算法進(jìn)行分析,將其與其它算法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法擁有更好的魯棒性,在復(fù)雜的環(huán)境下能保持良好的性能。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2020,41(10)北大核心

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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