车牌定位

资 源 简 介

车牌定位

详 情 说 明

车牌定位是智能交通系统中的关键技术之一，主要通过计算机视觉技术从复杂背景中准确提取车辆牌照区域。这项技术通常分为三个核心步骤：

首先进行图像预处理，通过灰度化、降噪和边缘增强等操作优化原始图像质量。常见的预处理手段包括高斯滤波消除噪声，以及Sobel或Canny算子进行边缘检测。

然后进入特征分析阶段，系统会检测候选区域的几何特征（如长宽比、面积大小）和颜色特征（基于HSV或RGB色彩空间）。在我国，典型的蓝底白字车牌具有特定的颜色组合和比例特征，这成为重要的识别依据。

最后通过分类器筛选，采用形态学处理结合机器学习算法（如SVM或深度学习模型）对候选区域进行验证，排除干扰项。现代方法常结合卷积神经网络(CNN)直接端到端定位车牌区域，大幅提高了复杂场景下的识别准确率。