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陈墨林 《智能计算机与应用》2021,11(11):125-127,130
随着智能停车场和自动收费系统的普及,智能交通管理系统在车牌识别方面对速度和精度提出了更高的要求.为了提高车牌识别的泛化能力,本文提出了一种基于改进的CRNN+CTC免字符分割车牌字符识别算法,在现有的卷积神经网络的CRNN+CTC网络模型基础上分别对CNN和RNN进行替换后引入CTC函数,并有针对性地增加训练数据集,在训练过程中使用了批量归一化算法来加快学习速度.实验结果表明,该算法的鲁棒性与通用性均有一定提升,在复杂环境下车牌识别的准确性更高,达到了改进效果. 相似文献
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一种自适应车牌识别系统设计方法 总被引:3,自引:1,他引:2
基于多种格式车牌的共性,提取车牌图像的纵向边缘,然后根据车牌区边缘灰度跳变和边缘密度等特征,采用一系列步骤去除无效和干扰边缘,保留类车牌特征区域;通过横向形态学运算,使类车牌区闭合,有效克服了形态学结构元素难以随车牌大小变化自适应选取的问题.基于扫描线种子填充算法来搜索车牌区域,利用颜色信息进行反色判断,并基于边缘检测的方法来进行车牌区域二值化,利用形态学和连通域检测方法进行字符的精细切分.对实际场景中大量车牌样本加以验证表明,算法准确率高,对车牌大小自适应性良好,具有较好实用价值. 相似文献
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车牌识别系统设计与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究,提出了一种车牌识别系统的设计和实验方法。车牌定位模块中,提出了采用基于小波变换的车牌边缘提取和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波后使用垂直投影法分割出车牌字符,最后使用多模板匹配和二次细分识别相结合的方法识别出车牌字符。经实验验证,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率。 相似文献
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提出一种改进的模糊C均值聚类算法用来对车牌图像进行分割,算法中通过图像的灰度直方图来初始化聚类中心与聚类数目,并对聚类中的隶属度做了相应的修正。车牌的定位是根据水平灰度值的变化规律来实现的;字符的分割是根据字符区域中字符像素个数的垂直投影实现的。实验结果表明该算法能够获得较理想的车牌自动识别效果。 相似文献
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采用径向基神经网络(RBFNN)识别车牌,RBFNN的算法采用混合结构优化算法,在识别中使用非全字符输入和多层识别器。混合结构优化算法减小了RBFNN的结构,提高了RBFNN的泛化能力;非全字符减少了RBFNN的输入,提高了车牌识别的速度;多层识别器保证了非全字符输入的识别率。将RBFNN的混合结构算法和非全字符输入、多层识别器相结合,在保证识别率的基础上,提高了识别速度。仿真试验表明:相对于全字符输入的车牌识别,本方法在时间复杂度上有很大优势;相对于K-means算法的RBFNN车牌识别,本方法在泛化能力上有一定的优势。 相似文献
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针对车牌识别系统的车牌精确定位和车牌字符准确识别问题。提出一种基于SVM(支持向量机)和BP神经网络的车牌定位与识别算法。通过将HSV颜色空间和形态学方法相结合确定候选轮廓,以判断轮廓外接矩形的面积和长宽比筛选符合车牌特征的区域,并利用训练好的SVM模型对候选车牌区域进行测试判断,最终精确定位车牌的位置。此外,还可使用了BP神经网络进行车牌字符识别。经验证,该系统适用于复杂的车牌定位环境,且识别速度快,准确率高。 相似文献
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改进的基于投影的车牌字符分割算法 总被引:3,自引:2,他引:1
车牌识别(LPR)是智能交通系统中的一个重要环节,而字符分割是车牌识别中的关键部分。文中提出了一种改进的车牌字符分割算法。首先,该算法结合了数学形态学与二维otsu算法,提高了车牌定位的准确性和抗干扰能力。其次提出了一种新的二值化方法,与传统方法相比,能有效地减少字符粘连,锚点等问题带来的干扰。最后使用投影法分割出字符。实验结果表明:该方法实现简单,分割质量好,效率高,便于下一步的字符识别。 相似文献
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针对现有车牌识别系统效率低的问题,提出了一种改进的支持向量机算法。首先对车牌进行预处理和定位,将每个特征区域构建一个多核心组合。以半定规划求解最佳的权系数。使用改进的半定规划来解决多核学习算法,降低搜索空间。最后构建车牌识别模型。仿真实验表明,该算法效率高,稳定性好。 相似文献
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车牌识别(LPR)是智能交通中关键技术之一。针对目前车牌识别技术存在的一些问题,详细分析基于BP神经网络的车牌字符识别方法,对BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小点的缺陷进行改进。经仿真实验结果表明效果良好。 相似文献
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融合无线通信、图像处理和信息提取技术,开发了车辆牌照手机自动识别系统,重点研究实现了基于水平扫描与垂直投影的车牌定位方法,及基于垂直投影与先验知识的字符分割算法;采用GSM技术传输车辆牌照图像,实现了无人值守的车辆牌照手机自动识别系统. 相似文献
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车牌字符识别技术的研究与实现 总被引:2,自引:1,他引:1
设计了一种机动车牌照的自动识别解决方案.对车牌图像的预处理中,提出了一种新的基于非线性均值边缘检测算法,通过大量实验,该检测算法处理后的图像能更好实现车牌的定位与字符分割.在识别系统中,为了更准确地识别字符,使用两种特征提取法提取字符特征,设计了两级分类器对字符进行逐个识别.实验结果表明,这种识别方法具有良好的识别效果,具有较大的实用价值. 相似文献