公开(公告)号：CN102968646A

公开(公告)日：2013-03-13

申请号：CN201210411259.6

申请日：2012-10-25

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 王润民 ,  桑农 ,  王岳环 ,  罗大鹏 ,  宋萌萌 ,  党小迪 ,  傅慧妮 ,  谢晓民

IPC: G06K9/66

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的车牌检测方法，首先将原始彩色图像转换为梯度图像；然后结合Adaboost快速检测且虚警率低的特点，采用多尺度遍历搜索方式对车牌目标进行检测；最后将检测结果二值化和形态学处理，根据国内车牌字符特点对检测结果进行评判，标记车牌区域与准伪车牌区域。进一步，还提取准伪车牌区域特征，采用SVM对准伪车牌区域进行多尺度遍历识别，最后对识别结果评判输出。本发明采用梯度图像表示方法，从而将车辆牌照外观表现形式实现统一，利用Adaboost多尺度遍历搜索方式，能快速、有效地从复杂场景中提取出不同车牌；最后结合SVM对准伪车牌区域进行识别，进一步降低了虚警提高了检测率；其在道路交通监控、停车场管理等方面有广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN102968646B

公开(公告)日：2015-11-04

申请号：CN201210411259.6

申请日：2012-10-25

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 王润民 ,  桑农 ,  王岳环 ,  罗大鹏 ,  宋萌萌 ,  党小迪 ,  傅慧妮 ,  谢晓民

IPC: G06K9/66

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的车牌检测方法，首先将原始彩色图像转换为梯度图像；然后结合Adaboost快速检测且虚警率低的特点，采用多尺度遍历搜索方式对车牌目标进行检测；最后将检测结果二值化和形态学处理，根据国内车牌字符特点对检测结果进行评判，标记车牌区域与准伪车牌区域。进一步，还提取准伪车牌区域特征，采用SVM对准伪车牌区域进行多尺度遍历识别，最后对识别结果评判输出。本发明采用梯度图像表示方法，从而将车辆牌照外观表现形式实现统一，利用Adaboost多尺度遍历搜索方式，能快速、有效地从复杂场景中提取出不同车牌；最后结合SVM对准伪车牌区域进行识别，进一步降低了虚警提高了检测率；其在道路交通监控、停车场管理等方面有广泛的应用前景。