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公开(公告)号：CN104299009B
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201410491005.9
申请日：2014-09-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征融合的车牌字符识别方法。其步骤为：(1)对视频中的车辆进行检测并对车辆中的车牌进行定位与分割；(2)对分割出的车牌进行投影分析，分割并提取出车牌中7个有效字符；(3)对分割出的字符图片进行形态学处理，并提取出车牌字符的三种特征进行有效融合；(3)利用支持向量机对融合特征进行训练生成车牌字符分类器，对实时视频中的车辆车牌字符进行有效识别。与现有技术相比，本发明可以降低所提取的车牌字符特征的经验性成分，使得特征提取理论更加充足，从而可以提高车牌识别的效果。
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公开(公告)号：CN104299008A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410489933.1
申请日：2014-09-23
Applicant: 同济大学
CPC classification number: G06K9/4642 , G06K9/6269
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征融合的车型分类方法。其步骤为：(1)对视频中的车辆进行检测并定位与分割；(2)对分割出的车辆图像进行形态学处理，并提取出车辆图像的三种特征进行有效融合；(3)利用支持向量机对融合特征进行训练形成车型分类器，对实时视频中的车辆进行有效分类。与现有技术相比，本发明可以降低所提取的特征的经验性成分，使得特征提取理论依据更加充足，从而可以提高车型分类的效果。
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公开(公告)号：CN104299009A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410491005.9
申请日：2014-09-23
Applicant: 同济大学
CPC classification number: G06K9/344 , G06K9/325 , G06K9/4642 , G06K2209/15
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征融合的车牌字符识别方法。其步骤为：(1)对视频中的车辆进行检测并对车辆中的车牌进行定位与分割；(2)对分割出的车牌进行投影分析，分割并提取出车牌中7个有效字符；(3)对分割出的字符图片进行形态学处理，并提取出车牌字符的三种特征进行有效融合；(3)利用支持向量机对融合特征进行训练生成车牌字符分类器，对实时视频中的车辆车牌字符进行有效识别。与现有技术相比，本发明可以降低所提取的车牌字符特征的经验性成分，使得特征提取理论更加充足，从而可以提高车牌识别的效果。
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公开(公告)号：CN104299008B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201410489933.1
申请日：2014-09-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征融合的车型分类方法。其步骤为：(1)对视频中的车辆进行检测并定位与分割；(2)对分割出的车辆图像进行形态学处理，并提取出车辆图像的三种特征进行有效融合；(3)利用支持向量机对融合特征进行训练形成车型分类器，对实时视频中的车辆进行有效分类。与现有技术相比，本发明可以降低所提取的特征的经验性成分，使得特征提取理论依据更加充足，从而可以提高车型分类的效果。
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