车牌定位算法的分类与比较
计算机视觉与模式识别
2021-05-12 v1 机器学习
摘要
智能交通系统（ITS）是世界性经济竞争的主题。它们是新兴信息通信技术于交通领域的应用，以使基础设施更高效、更可靠且更生态。车牌识别（LPR）是这些系统的关键模块，其中车牌定位（LPL）是最重要阶段，因其决定了该模块的速度与鲁棒性。因此，在此步骤中算法必须处理图像并克服若干约束，如气候与光照条件、传感器与角度的多样性、车牌非标准化，以及实时处理。本文给出车牌定位（LPL）算法的分类与比较，并描述各自的优势、劣势及所做出的改进。
引用
@article{arxiv.2104.13896,
title = {Classification and comparison of license plates localization algorithms},
author = {Mustapha Saidallah and Fatimazahra Taki and Abdelbaki El Belrhiti El Alaoui and Abdeslam El Fergougui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.13896},
year = {2021}
}
备注
11 pages