基于 SVM 车牌识别.doc

基于SVM的车牌识别系统是一种利用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）技术来自动识别车辆车牌的智能算法。SVM是一种监督学习模型，尤其适用于分类问题，它通过构建最优超平面来分隔不同类别的数据。在车牌识别中，SVM被用来训练模型以区分不同字符。 1.1 主要研究内容 车牌识别系统主要包含以下几个关键步骤： 1. **车牌图像采集**：利用摄像头捕捉车辆图像，并将其传输到计算机进行后续处理。 2. **预处理**：包括图像灰度化、边缘检测和二值化，目的是增强车牌特征，便于定位。 3. **车牌定位**：从整个图像中找到车牌的位置，提取出包含车牌的区域。 4. **字符分割**：对定位后的车牌区域进行切割，将车牌分为单独的字符。 5. **字符识别**：对每个字符进行归一化处理，然后用SVM训练的模型进行识别。 6. **结果显示**：展示识别后的车牌，与原始车牌对比，保存识别结果。 1.2 工作基础或实验条件 硬件环境包括Intel Core i5-8265U处理器和8GB RAM的笔记本电脑，软件环境为MATLAB 2018。 1.3 数据集描述 数据集包含0-9数字和A-Z字母，以及沪京鲁闽苏粤浙等地方车牌的特征图片。 1.4 特征提取 使用Histogram of Oriented Gradients（HOG）特征提取方法： 1. 图像灰度化。 2. 使用Gamma校正进行颜色空间标准化。 3. 计算像素的梯度信息。 4. 将图像划分为小单元格（cell）。 5. 统计每个cell的梯度直方图，形成cell的描述符。 6. 将相邻cell组成block，将block内所有cell的描述符串联得到block的HOG特征描述符。 7. 最终，所有block的HOG特征描述符串联形成整个图像的特征向量。 1.5 分类过程 1. 获取图像数据，可以是实时采集或已有的图像数据集。 2. 特征提取使用HOG方法。 3. 将特征聚类成n类，构成"词汇表"。 4. 构建bag of words模型，统计训练集中每个类别的特征频率。 1.6 主要程序代码 涉及图像读取、预处理、特征提取等步骤，例如使用`imadjust`进行线性灰度变换，`rgb2gray`转换为灰度图像，`imhist`计算直方图等MATLAB函数。 基于SVM的车牌识别系统依赖于图像处理、特征提取和机器学习技术，通过HOG特征描述字符并用SVM进行分类，实现高效准确的车牌识别。在实际应用中，这样的系统可以大大提高交通管理的自动化水平，减少人工干预，提升效率。