基于SVM的飞机驾驶舱头顶板字符识别方法研究

作者：张熙; 许浩^*; 李沁程

来源：电子测量技术, 2020, 43(22): 82-87.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2005171

• 头顶板字符
• 支持向量机
• HOG特征
• 字符识别

针对飞机驾驶舱头顶板字符的特点,提出一种基于支持向量机(SVM)的飞机驾驶舱头顶板字符识别方法,分别对图像分割、图像预处理及字符识别进行了研究与实现,图像分割采用HSV颜色空间提取琥珀色字符区域,图像预处理包括灰度化、二值化、字符定位及分割,字符识别模块提取字符的方向梯度直方图(HOG)特征作为特征向量进行SVM的训练及识别。实验结果表明,该方法能有效识别飞机驾驶舱头顶板字符,整体测试识别正确率在95%以上。

• 单位
  中国民用航空飞行学院