一种改进MSER与多特征支持向量机相结合的车牌定位方法

摘要

本发明涉及一种改进MSER与多特征支持向量机相结合的车牌定位方法，属于智慧交通技术领域。该方法包括：粗定位，首输入的定位图像进行预处理，然后将预处理后图像转换至HSV空间图片，并在HSV空间中分通道进行最大稳定极值区域提取，然后通过改进的MSER算法得到车牌候选区；精定位，在HSV空间通过CNN特征提取网络提取CNN特征，然后分通道对标识数据库样本提取HOG、LBP特征，并将三种特征进行线性融合，利用融合特征训练SVM分类器，最后将候选区域送入训练好的SVM分类器，滤除非车牌字符区域，得到车牌区域。本发明能够在光照不同、车牌污染以及复杂环境下提升车牌定位的准确率，并且保证了算法的实时性。