基于字符综合特征的车牌字符分割算法

字符分割技术是车牌识别系统的关键技术之一。字符分割最主要的问题是字符粘连及车牌边框的影响。鉴于车牌字符具有布局规整,字符个数确定,字符大小一致、宽高存在规律等特征,文章提出一种将投影和字符间距相结合的基于字符综合特征的字符分割算法。实验证明该算法那对分割粘连字符具有较好效果。     

基于深度学习的含堆叠字符的车牌识别算法

车牌识别是构建智慧城市交通系统的重要技术,当前车牌识别系统对于单行车牌已经达到了较好的识别和应用效果,但无法满足对包含堆叠字符的车牌的识别需求。针对该问题,提出了一种基于深度学习且不依赖于字符分割的方法以识别含堆叠字符的车牌。首先对倾斜、扭曲的车牌进行投影矫正;然后使用MobileNet-SSD算法检测定位车牌中的单排字符和堆叠字符;之后将堆叠字符送入基于CTC损失的堆叠字符识别网络,进行非字符分割的端到端识别。实验结果表明,该算法不仅对含堆叠字符的车牌具有较高的识别精度,同时对倾斜、扭曲等复杂环境下的车牌具有鲁棒性,极大提高了车牌识别系统的通用性。     

基于MATLAB的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仿真方法。该方法首先采用基于Canny算子边缘检测和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波和形态学开运算后使用投影二分法分割出7个车牌字符,最后使用模板匹配和特征统计相结合的方法识别出车牌字符。试验表明该方法是有效的、可行的,与传统使用单一算法相比较,该方法大大提高了车牌识别系统的正确率。     

一种新的车牌字符分割方法

在车牌识别系统中,字符分割的效果起着至关重要的作用.传统的方法对车牌图像的要求太高,这在一定程度上影响了车牌的识别率.针对字符断裂和背景噪声非常复杂情况下的车牌,利用小波变换是信号局部特征奇异性检测的有效方法,提出了三级分割算法,该方法能相当准确地提取出车牌中的字符,同时,在分割过程中,各字符间及宁符内的细微噪声也得到了很好的去除.实验结果表明:该方法能行之有效地提取车牌字符,准确率高,抗干扰能力强,在实际应用中取得了很好的效果.     

一种基于机器学习的车牌识别系统的设计

以车牌识别的实用性为目的,设计一种鲁棒的车牌识别系统。首先提出了Sobel-Color算法,以Sobel边缘和颜色两种特征进行车牌定位,并结合MSER算法,设计了一种可靠的车牌定位方法来获取候选车牌区域,然后采用SVM算法对候选车牌区域进行车牌判断;最后根据车牌特征设计了一种车牌字符分割算法,能正确分割车牌的各个字符,并有效地去除车牌边缘部分的虚假字符,又根据分割出的车牌字符特征对LeNet-5深度网络模型进行改进,然后采用改进的LeNet-5网络对车牌字符进行识别。对设计的车牌识别系统进行了正常条件测试、恶劣条件测试以及效率测试等实验,实验结果表明设计的车牌定位和车牌判断方法具有较高的可靠性,车牌字符识别具有较高的准确率,因而设计的车牌识别系统具有较好的鲁棒性和实用性。     

一种低图像质量车辆牌照的字符分割方法

提出一种应用于车牌识别系统中车牌字符分割的方法,能够对由光照不均匀,车牌表面污损等原因造成的低图像质量的车牌进行有效字符分割。首先通过连通区域分析和车牌校正对车牌进行预处理,然后利用车牌固有的先验知识与间隙分析方法,实现整个车牌字符的精确分割,克服污损、边框和倾斜等干扰因素。通过在两组数据集上进行的实验结果表明,该算法具有很强的实用性与鲁棒性。     

字符识别算法在车牌识别系统中的应用研究

本文以车牌识别系统定位后的车牌字符识别算法为研究对象,分析基于模板匹配的字符识别算法和基于神经网络的字符识别算法,将车牌字符进行分割处理,诠释字符识别算法在车牌识别系统中的应用。     

基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法

本文提出了一种基于模板匹配和神经网络的车牌识别方法.该方法集成了模板匹配识别车牌字符和神经网络识别车牌字符的各自优势.对于字符可单独分割出来的一类车牌,本文提出了一种改进的神经网络来进行字符识别;对于字符不可分割或分割困难的另一类车牌,本文提出了一种基于四灰度加权相似函数模板匹配方法来识别字符.从而克服了单一方法很难同时识别这两类车牌中的字符的不足,同时可有效地提高车牌字符识别的识别率、识别速度或识别系统的泛化能力.实验结果表明:大多数情况下,该方法车牌字符识别率超过90%,识别时间不超过1 200毫秒,能更有效识别各种车牌中的字符,能更好地满足实际系统的要求.     

利用反馈的车牌字符分割算法

字符分割是车牌识别系统的重要步骤。提出一种利用反馈的车牌字符分割算法。首先,对车牌图像进行预处理;其次,根据车牌图像的垂直投影进行字符粗分割;最后,通过两级反馈进行字符精分割。第一级反馈是字符个数与字符宽度反馈,第二级反馈是字符识别反馈。实验结果表明,算法对光照不均、对比度较小、倾斜、污迹、字符粘连和断裂等严重退化的车牌图像具有很好的字符分割性能。     

基于水平梯度和形态学分析的车牌实时定位方法

车牌图像定位是车牌照识别系统的关键，该文提出了一种在高速公路复杂背景下的车牌定位与车牌字符分割方法。该方法利用水平相关特征、车牌区域的梯度形态特征和车牌配色特征进行车牌定位，并利用车牌的结构特征采用多尺度模板匹配方法切分车牌字符。实验表明该方法在复杂背景下具有较好的定位切分效果和较强的鲁棒性。     

货车图像车牌区快速定位及字符切割算法

针对货车图像中的光照不均匀和各种污损的条件，重点讨论了货车图像的二值化、车牌区定位及字符切割方法，并提出了一种货车车牌区定位快速定位算法（TLFP）和一种投影与弧特征相结合的字符切割算法，大量实验表明：使用上述算法，车牌区定位准确率达99．7％，字符切割正确率达98．5％。     

车牌识别系统研究与实现

车牌识别(LPR)系统是智能交通系统中的重要组成部分,该系统分为车牌定位、字符切分和字符识别3个模块。文中基于数学形态学方法和边缘特征分析来进行车牌定位,接着进行二值化、引入多指标联合评价函数判断反色等处理,然后基于连通体分析的方法切分字符。实验表明该系统设计方法是可行的。     

基于VC^＋＋的车牌识别系统关键技术研究

车辆牌照识别（LPR）系统是一个专用的计算机视觉系统，LPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理自动化的进程。本文对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等环节涉及到的技术、算法以及系统整体设计作了全面的论述，并与已有方案进行了比较，对部分关键算法进行了设计和改进。用采集到的40多幅汽车图片作为实验样本数据，用纯软件的方法实现了车牌字符的自动识别。     

车牌识别中先验知识的嵌入及字符分割方法

针对车牌字符分割过程中先验知识嵌入困难,分割过程对于前期车牌定位依赖较强的问题,提出了一种新的先验知识嵌入方法及其对应的字符分割算法。给定一种类型的车牌,利用字符的可能排列方式定义马尔可夫链中的状态,可以将车牌字符分割转化为一组马尔可夫链的前向识别过程。结合连通分量提取及垂直投影分割算法,可以有效地获取车牌的最优分割结果及其置信度。在实际应用中,该算法不依赖于前期的精确定位,对粗定位后的图像即可进行快速有效地分割。该方法统一了不同类型车牌的先验知识嵌入方法,降低了编码复杂度。在中国车牌及马来西亚车牌上的实验结果均证明,该方法有效地提高了车牌字符分割的性能。     

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。     

面向车牌字符分割的图像预处理方法研究

车牌字符分割是车牌识别系统中的核心步骤,而车牌预处理的效果直接关系到分割的准确率。针对传统基于灰度图的预处理方法难以消除由拍摄硬件和成像环境造成的干扰特征,提出一种基于R通道和灰度拉伸的车牌图像预处理方法。该算法将原始图像以R通道的数据表征,抑制车牌成像的干扰特征,提高了字符与背景底色的区分度;为了进一步增强图像的对比度,提出改进的灰度拉伸算法,有效分离字符和背景。为验证提出的预处理算法对字符分割的效果,引入一种基于投影和模板匹配的分割算法,实验表明,该算法不仅改善了污损车牌的成像效果,同时也有效提升了分割准确率。     

基于小波变换和数学形态法的车牌定位方法研究

随着智能交通技术的发展,车牌识别系统已成为其中的一个重要环节,一般来说,车牌识别系统分为车牌定位、字符分割和字符识别三个部分。车牌定位作为字符切分和字符识别的前提,在车牌识别中起着关键的作用。在前人研究的基础上提出了一种基于小波变换域和数学形态法相结合的定位方法。首先利用小波变换后垂直细节图像的水平投影进行行定位,然后再对候选区域进行垂直投影,结合车牌自身的特点去除伪车牌区域,最后结合数学形态学知识实现车牌的精确定位。实验证明,该方法在背景较为复杂或存在干扰的情况下具有很好的效果。     

LPR系统车牌定位提取方法的研究

车牌定位在车牌自动识别中起着非常重要的作用,定位准确度直接影响车牌识别的正确率。文中使用了数学形态学和几何拓扑学相结合的方法对车牌区域进行定位提取。该方法首先采用Top-Hat变换以及开、闭运算对抓拍的车辆图像进行预处理;然后采用连通体态分析法（CCA）对图像进行粗定位;最后对计算得到的车牌候选区的欧拉数进行判别,最终提取真正的车牌区域。实验证明该方法能够很好的对牌照区域顶角进行快速搜索定位,将牌照从复杂背景图像中分割出来。     

自适应遗传算法在车牌定位中的应用

车牌自动识别是现代智能交通的重要组成部分,而车牌定位技术又是车牌识别系统的核心之一。由于传统的定位算法存在适应性差,鲁棒性不强的问题,提出一种基于自适应遗传算法的车牌定位方法。先用最大类间方差法(OTSU)对车牌图像进行二值化,然后利用遗传算法对全图进行车牌特征匹配搜索,结合区域特征向量构造的适应度函数,最终找到车牌区域的最佳定位参量。测试结果表明,该算法适应性强,定位效果很好。