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摘要
随着智能交通的发展,汽车车牌的自动定位及识别也随之变得至关重要。传统的定位技术大多数是在灰色边缘检测的基础上进行检测后的图像处理,而此类方法的后续工作量较大,定位准确率及耗时相比较于深度学习方法也是不及。所以该文提出一种彩色边缘检测,在HSI模型空间分割出蓝色区域,然后和灰色边缘进行与运算,得到蓝白边缘图,与灰色边缘检测相比,检测之后的干扰比灰度边缘检测明显减少,更易于图像后续的处理。在后续处理中该文应用改进的Edge Boxes算法进行对车牌大概位置的确定,然后根据边框评分消除干扰框,得到车牌的精确位置,达到精确定位的目的。
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