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车牌字符分割后的字符识别是车牌识别系统的技术关键,目前字符识别的主流技术方法为基于字符特征提取的神经网络识别。目前国际上对字符识别技术有了较为成熟的研究成果,但是,这些技术尚不能对中国机动车牌中的汉字部分进行识别。本文将对车牌的汉字识别技术提出基于统计的识别方法,并对汉字的特征提取提出相应的技术方案。 相似文献
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汉字图像不仅包含了汉字的字符信息,还包含了汉字的字体信息.字体信息是版面分析、理解和恢复的重要依据,还有助于实现高性能字符识别系统.目前的字体识别方法还不能对单个汉字字符的字体进行识别.本文提出了一种新的字体识别方法,能够在不知道汉字字符的前提下,识别单个汉字的字体.首先对单个汉字的字符图像进行小波分解,在变换图像上提取小波特征.提取的小波特征经Box-Cox变换整形后,用线性鉴别分析技术(LDA)进行特征选择,得到字体识别特征.所使用的分类器是MQDF分类器.在包含7种字体的样本集上进行的实验表明,本文提出的方法能够在不知道汉字字符的前提下,对单个汉字的字体进行有效识别,基于单字的字体识别率达到97.35%. 相似文献
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基于神经网络的字符识别研究 总被引:6,自引:0,他引:6
神经网络被广泛地应用于字符识别。该算法识别率高,速度快,可适用于多种高噪声环境中,程序流程简洁,实用性很强。但是,这种神经网络识别方法的实现也存在着一些难点,特别是在特征提取,网络优化,网络训练等方面。通过对这些难点的分析,论述了这种利用神经网络实现字符识别的一些关键技术。 相似文献
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车牌汉字识别是车牌字符识别中的难点,文章通过对二维Gabor小波特征以及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器进行详细的分析,采用二维奇对称Gabor小波作字符特征滤波函数,并通过基于ν-SVM的多类分类器对数据进行训练及分类,设计了一种能够应用于实际系统的汉字字符识别方法。 相似文献
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传统中文车牌识别方法对场景约束有要求,算法实时性差,且无法被部署在边缘设备上。针对上述问题,文中提出一种基于YOLO(You Only Look Once)的无约束场景中文车牌检测与识别方法。该方法分为车牌检测和车牌字符识别两个模块。在车牌检测部分,使用改进的YOLOv5模型,在预测目标候选区域的基础上多预测4组关键点用于车牌矫正,并使用在COCO数据集上训练的预训练模型进行训练,减少了由环境复杂引起的误检问题,具有高实时性。在车牌字符识别部分,改进了CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)模型,减少了算法的参数量和计算量,使其能成功部署于各类边缘设备。实验结果表明所提出的车牌识别方法能在复杂环境中高效检测并识别车牌。文中提出的车牌检测模型在车牌检测数据集上的map值相较Retina-face提升了3.0%,车牌字符识别模型在车牌识别数据集上精确度相比LPR-Net提升了4.2%。 相似文献
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识别联机手写体汉字的多级分类方法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出了一种基于笔划的联机手写体汉字多级识别方法,包括拐折码笔划识别方法和笔划位置的模糊匹配方法,拐折码法具有笔划识别率高,对笔划变形的容忍度大,计算简单等特点,笔划位置匹配法不要求笔顺,对书写者的限制比较少,本方法对国标二级汉字的识别率为95%,不要求笔顺,识别速度达到实时要求。 相似文献
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印刷体汉字识别OCR(“光学字符识别”的英文缩写)利用图像扫描方式将汉字信息高速输入计算机,解决了低速的信息输入与高速信息处理之间的矛盾,能够大大提高整个计算机系统的效率。这种根据汉字识别而达到自动录入汉字文本的方法,从根本上改变了人们对计算机汉字人工编码录入的 相似文献
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随着科技的发展,车牌识别系统得到了很多应用。车牌识别系统包含三个部分;车牌定位、字符分割 和字符识别。车牌字符分割是车牌自动识别系统中的重要步骤。车牌字符分割中存在噪声干扰、边框影响、铆钉和 间隔符影响、车牌旋转、光照不均等问题。这些问题容易造成分割不准确,甚至分割错误。针对这些问题,提出一 种新的字符分割方法,采用基于数字形态学的连通区域法进行字符的分割,并结合现有方法提出一个完整的、行之 有效的字符分割方案,取得较好的实验效果。 相似文献
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为了实现车牌字符快速准确的识别,基于Halcon软件提出了一种二次阈值的车牌定位方法,根据车牌在HSV颜色模式中S通道的纹理特征进行一次阈值,获取车牌候选区域,其次校正车牌候选区域,最后进行第二次阈值,通过字符区域的最大(小)行(列)值确定出精确的车牌区域;在字符分割模块提出了一种汉字分割与其他字符连通域法相结合的方法。实验结果表明,这两种方法简单快捷、识别正确率高。 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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车牌识别是图像识别技术在智能交通领域应用的重要研究之一,是实现交通管理智能化的重要环节。我国交通管理部门对汽车牌照的样式制定了严格的规范,这些规范将为车牌自动识别技术的实现提供重要的技术依据。车牌识别研究充分利用这些规范进行设计,采用彩色数字图像模式识别方法,针对彩色为24位,大小为640×480,以及蓝底白字车牌的图像进行识别研究,并具体描述图像车牌的预处理、车牌特征提取和车牌识别三个连续的过程。在Visual C++环境下实现对汽车牌照自动识别功能。实验结果表明,车牌识别自动技术识别效果可靠,具有很好的实用性。 相似文献
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汽车牌照识别是图像识剐领域的重要研究课题。这里运用MATLAB研究车牌识剐技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核心部分,并提出一种基于MATLAB的车牌识别系统的实现方法.综合使用多种方法提高系统的有效识别能力。该方法解决了在自然背景的图像中定位分割牌照区域、车牌倾斜和提取分割的字符等问题。通过对一定数量的图像进行处理,结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效。 相似文献
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车牌定位是车牌识别系统的关键技术,定位的效果直接影响车牌字符分割和识别,对车牌定位方法进行了介绍,结合车牌的固有特征,分析了目前车牌定位的方法,最后指出了现行车牌定位的热点与难点. 相似文献
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车牌识别是智能交通系统的重要组成部分,其关键是车牌字符识别技术。单一的神经网络难以识别模糊的车牌字符,文中提出了一种混合神经网络实现车牌字符识别技术。该混合神经网络结合联想记忆与BP神经网络,对输入的字符进行两次判别,经过训练、特征提取得到检测结果。通过在不同的噪声和不同的角度实验表明,采用混合神经网络具有更高的识别精度。 相似文献
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一种新的车牌图像字符分割与识别算法 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了一种新的字符分割算法,该算法利用由中间向两端搜索的方法确定字符的上下边界,且利用一维循环清零法及先验知识垂直分割得到单个的字符。实验结果表明,该算法较好的解决了以上问题,适用于各种质量的车牌图像,分割的正确率较高。 相似文献