基于混合特征的车牌定位算法

车牌定位技术是汽车牌照自动识别和智能交通系统的用车牌的颜色、纹理和结构几何等多维特征,实现车牌定位.该算法利用车牌的彩色信息进行彩色分割,实现车牌图像的二值化,而后提取边缘增强,在此基础上利用数学形态学方法去噪并去除车牌边框,并利用车牌纹理特征利用投影实现车牌的最终定位.该算法克服了单一特征信息不完备引起的车牌定位误差,实验表明该方法具有较好的车牌定位效果.     

基于纹理合成算法在恢复污损牌照中的应用

车牌识别系统是现在智能交通系统中信息采集的一种手段,但是由于图像模糊、字符污损、粘连等实际问题导致识别的瓶颈.文中提出了一种基于纹理合成的图像修补算法--二维表面纹理填洞算法.该算法是根据区域生长得到车牌字符污损部分的边界,即算法中的"洞",再基于纹理片合成与Quilting算法相结合提出了一种二维表面纹理填洞算法,针对"洞"进行图像纹理修补.实验结果表明,该算法对恢复字符的完整性和修复纹理具有很强的自适应能力.极大地提高了后续的车牌字符分割和识别率.     

基于颜色特征的车牌定位

汽车牌照的自动定位是智能交通系统中的重要组成环节之一,是实现车牌识别（LPR）系统的一项关键技术。本文利用颜色特征对图像选取合适的二值化算法,并结合一种相对重要性滤波算法筛选车牌候选区域,最后根据牌照的特征对车牌进行准确定位。     

基于纹理合成算法在恢复污损牌照中的应用

车牌识别系统是现在智能交通系统中信息采集的一种手段,但是由于图像模糊、字符污损、粘连等实际问题导致识别的瓶颈。文中提出了一种基于纹理合成的图像修补算法——二维表面纹理填洞算法。该算法是根据区域生长得到车牌字符污损部分的边界,即算法中的“洞”,再基于纹理片合成与Quilting算法相结合提出了一种二维表面纹理填洞算法,针对“洞”进行图像纹理修补。实验结果表明,该算法对恢复字符的完整性和修复纹理具有很强的自适应能力,极大地提高了后续的车牌字符分割和识别率。     

智能交通系统中基于TMS320DM642的电子稳像算法实现

在智能交通系统（ITS）中，摄像机抖动引起图像序列的不稳定，直接影响监控效果。因此，电子稳像技术在智能交通系统中的重要性扣必要性越来越显著。在简单分析了基于整像素级搜索的几种电子稳像算法的准确性和实时性后，改进了基于半像素级搜索的电子稳像算法，并且在基于TMS320DM642的嵌入式系统中实现了该算法。     

基于DSP嵌入式车牌识别系统的设计与实现

介绍一种基于TMS320DM642嵌入式的可用于电子警察、停车场、收费站等需要进行车牌识别场合的车牌识别系统的结构、硬件设计及软件设计。采用TMS320DM642进行图像采集,根据车牌的跳变特征提取车牌并使用改进的BP神经网络算法对车牌字符进行识别。系统运行稳定、可靠,识别率高。     

一种新的基于灰度图像的车牌定位算法研究与实现

汽车牌照的自动定位是智能交通系统中的重要组成环节之一,是实现车牌识别（LPR）系统的一项关键技术。针对不同背景和光照条件下的车辆图像,提出了一种基于灰度图像灰度变化特征进行车牌定位的方法。依据车牌中字符的灰度变化,以峰、谷规律分布确定车牌上下边界,对扫描行采用灰度跳变法确定车牌左右边界。测试结果表明,该方法是可行和有效的。     

基于改进BP神经网络的车牌识别算法

车牌识别是智能交通系统的一项关键技术,可以有效实现车辆信息的获取.针对车牌图像的倾斜、模糊等干扰导致的识别错误,本文通过Radon变换算法实现车牌定位矫正,通过引入附加动量项以及自适应学习因子,改进BP神经网络,提高了字符的识别准确率.对102张拍摄距离较远或存在车牌倾斜等干扰的汽车图像进行车牌识别,识别准确率达到95%,表明本文算法具有较好的识别准确率与抗干扰性.     

基于纹理分析的精确车牌定位算法

在车牌识别（LPR）系统的实现过程中,最关键的部分就是车牌图像的提取以及车牌字符图像的分割。介绍了一种基于车牌区域字符的纹理特征和统计规律的车牌定位方法。由于光照、复杂背景等因素都会对车牌定位产生不良影响,而利用车牌字符纹理丰富的特征寻找车牌区域就可以避开这些不良影响。这种算法不仅排除了光照、复杂背景等因素的影响,而且对于拍摄到车牌的大小、车牌在图像中的位置和倾斜角度没有太多限制。实验证明这种算法具有定位准、适应性强的特点。     

基于机器视觉的公路车流量检测系统研究

智能交通系统中需要的关键数据为道路的占有率、车流量、行车速度等.本文介绍了基于TMS320DM642的数字图像车流量检测系统,阐明了该嵌入式视觉系统的硬件组成原理及软件结构和车流量检测算法.系统与现有的信号机联调测试,证明其识别率高、体积小、成本低、实时性好,能实时检测公路的车流量信息.     

基于CNN彩色图像边缘检测的车牌定位方法

针对现有车牌定位算法准确率不高、步骤多和速度慢等问题, 提出一种彩色图像车牌定位方法(License plate locating based on CNN color edge detection, LPLCCED). 首先利用细胞神经网络(Cell neural network, CNN)模型导出一种与车牌颜色特征相结合的车牌定位专用边缘检测算法, 将车牌的颜色对约束条件融合到边缘检测算法中, 本文专用边缘检测算法可以大大缩小车牌初步定位的范围. 接下来提出一种针对车牌特征的边缘滤波算法, 最后根据车牌结构和纹理特征对候选区域进行判别验证. 该流程的各个环节都可以通过硬件实现, 为面向智能交通领域的实时车牌识别系统的前期车牌定位处理提供了依据.     

基于数学形态学和Hough变换的车牌定位算法

针对复杂环境下的车牌定位率较低的问题,提出了一种基于数学形态学和Hough变换检测车牌区域的方法。首先,对车牌图像进行图像预处理,然后,利用数学形态学的高帽变换突出车牌字符区域,并对图像进行边缘检测和连通区域分析;最后,结合Hough变换和车牌的先验知识实现车牌的精确定位。实验结果表明,针对不同复杂背景下采集到的车辆图像,该算法具有很强的鲁棒性,准确率达97.3%,能够满足现代智能交通系统对车牌定位准确性和实时性的要求。     

纹理谱描述子及其在车牌定位中的应用*

提出了一种新的基于纹理模式的车牌定位方法.该方法能较准确地搜索车牌区域,并分割出车牌.     

复杂背景下的混合特征车牌定位方法

针对各种复杂背景的车牌定位问题,提出一种复杂背景下基于车牌混合特征的车牌定位算法。首先对彩色图像进行预处理,并利用基于边缘检测方法进行二值化;然后结合横向数学形态学运算和车牌几何形状特征,提取出矩形车牌候选区域;最后根据车牌颜色特征在HIS空间下结合垂直和水平投影对车牌区域进行精确定位。实验表明,该算法适用于任意大小、位置和背景环境下的车牌定位,能有效解决仅仅依靠纹理信息或颜色信息车牌定位率低的问题,具有较强的鲁棒性。     

基于Tent映射CPSO和车牌纹理特征的车牌定位

针对现有车牌定位算法定位准确率不高和速度慢等问题,结合车牌纹理特征,提出了一种基于Tent映射混沌粒子群(CPSO)的车牌精确定位算法.首先用基于二维直方图区域斜分的OTSU方法对车牌图像做二值化处理;接着使用三组一维滤波器获取其二值纹理特征向量.然后利用基于Tent映射CPSO快速准确的全局搜索能力,结合二值纹理特征向量构造适应度函数,并引入车牌纹理的一致性度量作为判决条件,找到车牌区域的最佳定位参量.最后,与基于遗传算法(GA)和基本粒子群算法(BPSO)的定位方法进行了比较.实验结果表明,该方法适应性强,定位效果较好,运行时间更短.     

基于小波变换的车辆牌照定位研究

车辆牌照的准确定位是智能交通中车辆牌照识别技术的关键,提出一种基于小波变换的车牌质心定位方法,该方法可以很好地解决复杂背景与光照下的车牌定位.经过小波分析的车牌图像利用数学形态学进行车牌特征提取,对特征提取后的车牌图像采用连通区域质心的方法对车牌进行定位,最终得到车牌的准确区域.实验结果表明,该方法能够实现车牌的快速准确定位,是一种有效的车牌定位方法.     

基于DM642的纬斜检测系统设计及实现

目前国内普遍采用的整纬装置为光电整纬,依靠采集透射过织物的光强度来检测纬斜,但这种方式对织物的厚度及纹理程度具有一定制约性;针对这个问题设计了一种基于DM642的摄像式的纬斜检测系统,充分利用DM642的高速运算能力,对织物的纹理进行图像处理,来实现纬斜角度实时的检测;该系统以TMS320DM642处理器为核心,包括视频采集、视频显示、视频存储、视频处理、外部通信5个模块,并在该硬件平台基础上实现了基于投影映射的纬斜检测算法;映射算法的阈值采用20,根据统计的大于阈值的数目来得到纬线偏移的角度;应用结果表明本系统具有良好的实时性并且精度可达到95％,可用于工业现场的实时纬斜检测.