雾霾天气下的车牌识别

在雾霾天气下,图像采集设备拍摄的图片存在一系列问题,如饱和度低、细节失真、画质模糊等。文中探索了雾霾天气下的车牌识别算法,按照图像去雾、车牌定位、字符分割与识别等步骤来解决雾霾天气下传统车牌识别系统效率低、鲁棒性差等问题。该算法采用暗通道去雾,经去雾算法处理后,图像对比度、信息梯度和信息熵均得到提升;选择数学形态和边缘检测定位车牌的准确位置;利用仿射变换矫正车牌区域,结合投影法分割字符,最后使用基于支持向量机模式的识别算法来识别字符。经过处理后,车牌识别能达到较高的准确率。     

车牌字符识别技术的研究与实现

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.     

基于字符包围盒特征参数的车牌定位分割研究

现有的车牌识别流程中,车牌定位和字符分割关联性较小,有效融合这两个过程可以提高检测的效率。为此,提出了一种基于字符包围盒特征参数的车牌字符定位分割算法。该方法首先使用高斯-拉普拉斯算子对车牌图像进行滤波和边缘检测,在此基础上,使用连通区域分析和轴对齐包围盒检测和表征边缘图像中的连通域,根据车牌字符的分布规律来筛选目标包围盒,最后基于目标包围盒中心点对车牌字符进行倾斜矫正和定位分割。实验结果表明,该方法可以有效地定位车牌和分割字符,准确率可达到93.5%。     

复杂背景下的车牌自动分割方法

车牌分割是汽车牌照自动识别的基础。本文针对含有车牌的灰度图像，利用车牌字符具有明显垂直纹理的特征．提出了一种适合字符纹理特征的边缘检测方法，获取垂直边缘图。根据车牌固有的特征，运用改进的投影算法确定车牌区域。文中详细给出了车牌分割步骤。实验结果表明，在复杂的背景下，该方法能够快速有效地实现车牌自动分割。     

智能交通车牌自动识别系统的设计

利用图像增强、边缘检测首先对车牌图像进行预处理,然后利用基于边缘特征和形态学相结合的方法对车牌进行定位,接着进行字符分割处理,并采用神BP经网络字符识别算法对车牌进行识别,最终实现车牌自动识别。实验结果表明,该系统对车牌识别效果较好。     

LPR中车牌分割的Matlab解决方案

车牌的分割是车牌识别中比较重要的环节。通过Matlab,运用二值梯度边缘检测对生成的二值化图像进行检测,通过形态学的膨胀算法形成连通区域并判决连通区域,然后使用蒙板分割出车牌类似区域,并计算其间的欧拉数,最终筛选出车牌区域。     

基于改进BP神经网络的车牌字符识别

在分析了BP网络学习算法的缺陷的基础上引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进,大大提高了BP网络的收敛速度.对车牌字符图像进行分割并利用sobel算子进行边缘检测来提取字符特征.然后利用改进的BP网络来自动识别车牌字符,提高了识别的速度和正确率.     

基于MATLAB的车牌识别系统的研究

汽车牌照识别是图像识别领域的重要研究课题,这里运用MATLAB研究车牌识别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.     

复杂背景下的自适应车牌检测算法的研究

车牌识别技术在现代智能交通系统中有越来越重要的应用(如收费站、停车场的车辆检测系统).为了有效的检测一个车牌,寻找车牌的位置是最关键的一步,本文提出了一种基于边缘的复杂背景下车牌的检测算法.该方法综合利用图像对比度增强、边缘检测、形态学处理、连通域分析、矩形性质分析等多种方法,解决了复杂背景中车牌定位难的问题,能够准确定位杂乱背景中的车牌,对天气、光照变化、车牌在图像中的移动和旋转等具有良好的适应能力,该方法为后续的字符分割和字符区域定位信息、车牌的超分辨率重建带来了方便.     

自然场景下的车牌检测与识别算法

车牌自动识别是智能交通系统的关键技术之一,主要包括车牌检测和字符识别两部分。为提高车牌检测速度和精度,本文提出了一种基于学习、由粗到精的车牌检测方法。首先采用颜色点对和垂直边缘相结合的方法,快速检测出车牌感兴趣区域;然后采用一种基于梯度方向直方图特征和支持向量机的机器学习方法实现车牌的精确定位。在车牌识别阶段,首先采用基于连通域分析与字符固有特征相结合的方法进行字符分割,然后根据字符结构提取3种稳定且有效的特征,采用支持向量机对分割的字符进行识别。采用上述方法对412幅不同角度、不同光照条件、不同时间段下拍摄的图像进行检测与识别,实验结果表明本文提出的算法精度高、鲁棒性好、识别速度符合实时性的要求。      

基于权系数标识符矩阵的车牌字符识别方法

为了提高对车牌字符的准确识别能力,提出了一种基于权系数标识符矩阵的模板匹配车牌字符识别方法。具体方法是在进行字符识别前为每一个车牌字符制定一个标准化的模板,再将每一个模板字符的像素依据像素区域、像素边缘区域和非像素及非像素边缘区域等标记成不同的区域,并依此为基准生成一个模板矩阵。根据车牌字符闭合区域个数及字符二值图像中间行、中间列黑白跳变次数,可将字符分为10类。进行字符识别时,首先判定待识别字符属于哪一类,然后与所在类的每一个字符的标准模板进行匹配,统计待识别字符落在每一个标准模板矩阵的不同区域的像素数,并根据不同区域的不同权值计算相似度值,相似度值最大的即为识别结果。该方法采用两级分类法对车牌字符图像进行分类,再采用基于权系数标识符矩阵的模板匹配法对车牌字符进行识别。实验结果表明,该方法提高了识别结果的准确度,对于存在字符断裂以及形状相似而容易混淆的字符有较好的识别效果。     

基于彩色数字图像的车牌识别研究

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。     

车牌识别系统设计与实现

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。     

基于MATLAB的车牌识别系统的研究

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。     

基于图像理解的LPR系统研究

设计了一种基于图像理解的智能车牌识别系统,利用水平和垂直投影进行车牌区域定位。通过基于垂直投影和模板匹配的字符分割方法有效地解决了背景变化、车牌尺寸变化、字迹模糊等问题,在对120幅472×332大小的车辆图像采用基于模板匹配的ORC识别方法,在Hausdorff距离分类器上进行了相关匹配测试实验。识别率达96.7%,识别时间稳定在0.3~1.2 s之间。     

基于字符密度的车牌识别方法研究

针对车牌识别系统的开发,提出一种基于二值图像的字符识别算法.在该算法中,采用了新的特征向量,字符的水平密度和垂直密度,分类器采用基于误差反响传播的人工神经网络算法(BP神经网络).采用这种方法可提高系统的字符识别率和系统的实时性,实验表明此算法非常有效.     

License Plate Recognition System Using Artificial Neural Networks

A high performance license plate recognition system (LPRS) is proposed in this work. The proposed LPRS is composed of the following three main stages: (i) plate region determination, (ii) character segmentation, and (iii) character recognition. During the plate region determination stage, the image is enhanced by image processing algorithms to increase system performance. The rectangular license plate region is obtained using edge‐based image processing methods on the binarized image. With the help of skew correction, the plate region is prepared for the character segmentation stage. Characters are separated from each other using vertical projections on the plate region. Segmented characters are prepared for the character recognition stage by a thinning process. At the character recognition stage, a three‐layer feedforward artificial neural network using a backpropagation learning algorithm is constructed and the characters are determined.     

小波变换和神经网络在车牌识别中的应用

介绍了车牌识别的背景、意义和一般实现过程，阐述了小波变换和神经网络的基本理论，详细地分析和论述了小波变换和神经网络在车牌识别四个核心阶段（即图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别）中的应用，最后总结并对两者在车牌识别技术中的应用前景进行了展望。     

基于HALCON的车牌识别研究

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。