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摘要
车牌定位是车辆信息识别中的关键和基础。为解决在复杂无约束场景下存在的车牌定位精度不高,噪点和干扰因素较强等问题,提出一种基于最大稳定极值区域和卷积神经网络的车牌精准定位新方法。利用最大稳定极值区域找出车辆图像中二值化参数较为稳定的子图像区域;根据车牌的先验知识,滤掉明显不符合车牌字符特征的子图像区域;对保留下的子图像进行相应的启发式搜索和卷积神经网络识别,找出确切的多个车牌字符位置;通过滑动窗口和卷积神经网络搜索到车牌的始末位置,从而在复杂自然环境下完整获得车辆的牌照区域。实验结果表明,该算法在各类复杂场景下受到的环境影响小,鲁棒性强,定位准确率高。
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