基于均值聚类的车牌定位技术研究
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TU45

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The Technology Research of Orientation of Vehicle Plate Number by Forced Integrated K-means Clustering
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    摘要:

    采用强制综合聚类中心的均值聚类思想对车牌图像进行区域分类,在HLS颜色空间下,利用数理统计的方法得到聚类颜色中心,并对目标图像进行强制聚类,以最终获得只包括车牌四种颜色的待处理的图像,然后利用形态学、人工神经元网络等技术对车牌进行车牌识别.该方法在实践中进行了验证,比基于二值化和灰度化处理思路的定位效果更好,能对多种不同环境下的拍摄的车牌进行有效的识别.

    Abstract:

    The paper researches a new way to recognize the car plate number by forced integrated K-means clustering center.We can get K-means clustering center by statistics and analysis in HLS color space,then recognize the car plate number by morphology,BP neural net technologies.This methodology has been verified and it has turned out to be better than the way based on the image of two-value and gray processing.It can recognize the car number effectively under the complex circumstances

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

蒋先刚,郝励,刘玄第,黄书明,王亚伟.基于均值聚类的车牌定位技术研究[J].华东交通大学学报,2007,(4):59-63.

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  • 收稿日期:2007-02-16
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