一种基于支持向量机的车牌识别方法技术

一种基于支持向量机的车牌识别方法，包括以下步骤：步骤S1，摄取车牌图像；步骤S2，对获取的车牌图像进行图像预处理，得到待识别字符；步骤S3，导入训练集训练支持向量机模型，使用支持向量机对待识别字符进行分类决策，输出决策结果。本发明专利技术提供了一种在小样本的情况下依然能够获得较高的识别成功率的基于支持向量机的车牌识别方法。

A license plate recognition method based on support vector machine

A license plate recognition method based on support vector machine, which comprises the following steps: step S1, uptake of license plate image; step S2, the license plate image acquisition image preprocessing, get the character to be recognized; step S3, into the training set for training support vector machine model, using support vector machine to identify character classification decision, output the decision results. The invention provides a license plate recognition method based on support vector machine, which can still obtain higher recognition success rate in the case of small samples.

【技术实现步骤摘要】
一种基于支持向量机的车牌识别方法
本专利技术属于车牌识别领域，涉及一种基于支持向量机的车牌识别方法。
技术介绍
车牌识别系统是智能交通的重要组成部分，对公路交通的自动监控与自动管理有着重要的意义。如何从带有车牌的图片中识别出车牌，并且提高识别的效率则是车牌识别软件需要解决好的问题。一方面，中国大陆的车牌字符中含有汉字且汉字的结构复杂难以辨识，导致出错率较高。另一方面，采用传统的统计研究方法都是建立在大数定理这一理论基础之上的，这要求学习样本的数目足够多。然而在实际应用中，由于各种方面的原因，这一前提往往无法得到保障，因此，建立在传统统计学机器学习算法之上的车牌识别软件，往往无法取得理想的识别效果。
技术实现思路
为了克服已有车牌识别方法由于样本无法足够多导致识别正确率较低的不足，本专利技术提供了一种在小样本的情况下依然能够获得较高的识别成功率的基于支持向量机的车牌识别方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于支持向量机的车牌识别方法，包括以下步骤：步骤S1，摄取车牌图像；步骤S2，对获取的车牌图像进行图像预处理，得到待识别字符；步骤S3，导入训练集训练支持向量机模型，使用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于支持向量机的车牌识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1，摄取车牌图像；步骤S2，对获取的车牌图像进行图像预处理，得到待识别字符；步骤S3，导入训练集训练支持向量机模型，使用支持向量机对待识别字符进行分类决策，输出决策结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于支持向量机的车牌识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1，摄取车牌图像；步骤S2，对获取的车牌图像进行图像预处理，得到待识别字符；步骤S3，导入训练集训练支持向量机模型，使用支持向量机对待识别字符进行分类决策，输出决策结果。2.如权利要求1所述的一种基于支持向量机的车牌识别方法，其特征在于：所述步骤S3中，设样本训练集{(xi,yi),i＝1,2,…,l}由两个类别组成，若xi属于第一类，则记yi＝1，若xi属于第二类，则记yi＝-1。采用的核函数为径向基核函数RBF：其中，x表示x1，x2，…，x...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱珂权，丁加丽，杨豫鹏，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33