一种机器学习驱动的车牌识别系统设计方案。

简介：
为了充分发挥车牌识别的实际价值，我们设计了一种高度鲁棒的车牌识别系统。首先，我们引入了 Sobel-Color 算法，利用 Sobel 边缘检测和颜色信息两种特征来定位车牌，并结合 MSER 算法构建了一种稳健的车牌定位方案，从而精确地获取潜在的车牌区域。随后，我们运用 SVM 算法对这些候选车牌区域进行车牌识别的判断。最后，针对车牌的字符特征，我们设计了一种能够准确分割车牌各个字符并有效去除边缘虚假字符的车牌字符分割算法。基于此分割出的字符特征，我们进一步改进了 LeNet-5 深度神经网络模型，并最终利用该改进后的 LeNet-5 网络对车牌字符进行识别。为了验证设计的车牌识别系统的性能，我们进行了包括正常条件、恶劣条件以及效率测试在内的多项实验。实验结果表明，所设计的车牌定位和车牌判断方法都展现出卓越的可靠性，而车牌字符识别也取得了较高的准确率。因此，该车牌识别系统具备出色的鲁棒性和广泛的实用性。