基于HAAR特征与BP神经网络的车牌识别技术研究

来源：电子测量技术杂志2019年第8期北京时间：

作者：刘伍丰，何前磊，郑维

摘要：车牌识别技术运用OpenCV计算机开源机器视觉库，对图像进行处理提取出图像中蕴含的车牌信息，达到车牌识别的目的。通过运用HAAR特征，训练出AdaBoost分类器查找图片中的车牌区域，同时运用Sobel算子进行边缘检测等操作查找车牌区域，最终运用支持向量机（SVM）算法进行两种定位的疑似车牌区域的最终确认；确认后的车牌区域进行字符分割等操作进行字符的分离；最后运用训练的反向传播（BP）神经网络进行字符的识别并最终输出车牌信息。研究结果显示，车牌识别的效率很高，拥有一定的使用价值。

关键词：OpenCV;车牌识别;HAAR特征;SVM算法;BP神经网络

基金资助：河南省教育厅科技攻关项目（172102210028）、河南省高等学校重点科研项目（17A490001）、河南省高等学校青年骨干教师项目（2016GGJS-066）、校青年骨干教师培养计划（2018008）、国家粮食局公益性行业科研项目（201513003）资助