摘要
车牌自动识别是现代智能交通的重要组成部分,而车牌定位技术又是车牌识别系统的核心之一。针对传统的车牌定位算法适应性差,鲁棒性不强等问题,提出基于混沌小生境粒子群和纹理特征的车牌精确定位算法。研究了车牌区域的7种特征构成车牌的特征矢量,利用混沌变异小生境粒子群的快速准确的全局搜索能力,结合车牌的特征矢量构造粒子群的适应度函数,最终找到车牌区域的最佳定位参量。本文与基于遗传算法(GA)和基本粒子群算法(BPSO)的定位方法进行了比较。实验结果表明,本文方法适应性强,定位效果较好,运行时间较短。
出处
《制造业自动化》
北大核心
2012年第7期95-97,141,共4页
Manufacturing Automation
