一种基于车灯定位的夜间车牌识别研究

针对夜间的车牌识别,提出了一种基于车灯定位的识别多个车牌的流程方法。该方法首先利用车灯坐标来对图像中多个车牌区域进行定位,进而对局部区域利用边缘检测,形态学技术,使车牌成唯一存在多次跳变的区域,车牌定位之后又利用改进的模板匹配的算法,提高了误判率,从而提供了一套夜间多车牌识别的方法。试验结果表明,两辆车的车牌识别的准确率在95%以上,并能适应于夜间的不同环境。     

基于局部对称性特征的快速车标定位

根据车标区域及车体的对称性特征,提出了一种快速的车标定位方法。先通过垂直间隔差分和水平最大局部投影定位出车牌和车灯水平区域后,利用车牌、车灯和车标之间的几何位置和大小约束关系粗定位出车标区域,然后根据局部对称性和差分水平投影对粗定位区域进行二次定位,得到较精确的车标矩形区域。实验结果表明,平均定位准确率为94%,平均定位时间为21ms。     

车牌识别预处理优化的研究与实现

车牌识别包括车牌图像的预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等重要的部分,其中车牌图像预处理和定位的优劣直接决定着车牌识别准确率的高低。提出了图像预处理的优化方法和步骤,并且在计算机中进行了实现;同时给出和比较了一些典型定位的方法。     

一种实用的夜间车牌目标定位方法

在车辆检测识别系统研究中.夜间车牌目标定位一直是个难题.本文根据夜间车辆图像特征,选取HSV颜色模型,其中饱和度S分量能够很好地将车牌区域与车灯及其形成的光束和道路上的车道线等大量噪声分离开来;色彩H分量能够将与车牌颜色有关区域标定出来,可将饱和度较高但不符合车牌颜色特征的区域剔除;融合H、S分量提取的车牌特征信息.对各种不同姿态的夜间车辆图像均可完成目标定位.通过各种情况下获取的实测夜间图像测试,实验结果表明该方法实现简单快捷,对于包含车头灯或车尾灯的夜间图像.定位方法均有效.     

新车型识别方法及其在套牌车辆鉴别中的应用

提出一种用于判决车辆类型的车灯定位识别方法,可解决套牌车辆鉴别问题。在车牌和车标识别基础上,以车牌中心点为准,选取相对完整的单个车灯,从靠近车标一方开始,截取车灯垂直幅值倍数的水平宽度作为有效区域,然后对其进行大小和方向归一化处理;接着使用图像的不变矩距离分类器在车标确定的车系中进行车灯识别,根据车灯识别结果确定车辆具体车型;最后结合车型识别结果和牌照信息在车辆信息库中比对,判断是否为套牌车辆。经交通卡口获取的实测图像进行测试结果表明,车型识别准确度为95.5%。     

一种快速的车牌定位与提取算法

针对现有的车牌定位的各种局限性,本文提出了一种基于图像二维区域能量的车牌定位算法,给出了该算法实用公式,并给出了基于图像能量的车牌提取算法以及车牌区域的验证方法。该方法充分利用了车牌的纹理复杂、对比度鲜明、外型规则等特征构造能量图像,并对原有的能量算法进行了改进。其明显的优点是可以避免直接对图像进行二值化时阈值难以确定的问题以及光照情况对颜色的影响。大量的实验表明,该算法不仅简单、快速、准确率高,而且对车牌区域的噪声有很好的抑制作用。     

多信息融合的快速车牌定位

目的车牌定位是车牌识别的关键步骤之一,为提高车牌定位的准确率和定位速度,降低误检率,提出一种基于多信息融合的快速车牌定位方法。方法首先,通过边缘密度信息快速排除大量背景区域,有效提高定位速度;其次,根据车牌字符的分布信息精确定位车牌;最后使用基于模板匹配的车牌字符分割方法进行车牌字符分割,通过验证所分割出的字符是否是数字或字母来验证所定位区域是否车牌,去除误检车牌区域。结果在9 980幅图像上进行测试,定位准确率为97.9%,平均定位时间为16.3ms。实验结果表明,本文方法可以在各种条件下快速而准确地定位车牌。结论融合多种特征的车牌定位方法,通过提取车牌对应的环境信息,排除了大量的背景区域,加快了车牌定位的速度;根据车牌的结构信息定位车牌,并通过车牌的部件信息,实现合法性验证,提高车牌定位的准确率。通过多种信息的融合,有效改善了车牌定位的效果。     

一种实用的多车牌快速定位系统

针对车牌定位计算量大、定位时间长问题,设计了一套快速实用的定位系统。对车牌进行直方图均衡的预处理,通过改进的Prewitt边缘检测算子、投影和数学形态学方法确定候选区域队列,利用车牌的几何和颜色特征排除候选车牌区域中的干扰区域,对各种环境下定位效果进行了比较,给出了相应的实现结果,具有一定的研究价值和社会经济效益。     

基于灰度跳变的车牌定位算法及其实现

研究车牌识别定位算法问题。传统的车牌设识别定位算法的识别精确度难以满足现实在交通管理和流量监测中的应用,存在车牌图像定位的精度的不高等问题。为解决上述问题,在对车辆图像预处理基础上,提出了一种基于图像灰度跳变特性的车辆牌照定位算法。主要给出了粗定位和细定位两种定位算法,并用VC++设计实现定位算法。通过实验对实际交通中多幅车牌图像进行处理,对不同的车牌图像进行定位。实验结果表明,新算法能够对车牌图像进行高精度定位,并且具有较强的鲁棒性,为车牌字符的识别与分割奠定了一定的基础。     

基于像素分类的彩色车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中的首要问题,车牌定位准确与否对整个系统的性能起着至关重要的作用.针对车牌定位困难,文章介绍了一种基于像素分类的车牌定位方法,该方法先利用车牌像素颜色RGB值不同,对像素分类,然后分析统计像素,确定车牌区域.实验表明,该方法定位准确率高,适用于任意背景、位置和光照下的车牌定位.     

基于灰度图像的车牌识别系统

本文提出了一种基于灰度图像的车牌识别系统。车牌识别系统主要包括车牌定位和字符识别。为了快速准确地进行车牌定位，本文提出了一种基于字符连接特征的定位算法。在识别系统中，我们采用了一种二次字符识别的算法。     

汽车牌照识别技术研究

本文分析了汽车牌照的几何特征和成像特点,提出了一种基于边缘检测和Hough变换的汽车牌照定位方法和基于图像投影的车牌字符分割方法。通过分析车牌号码中的字符图像特点,提出了基于字符图像几何形态和笔画结构的字母和数字识别方法,以及基于汉字结构知识的汉字识别方法,从而实现了汽车牌照的自动识别。     

基于分块投影和形态学处理的多车牌定位方法

针对多车牌定位中候选区域过多和结构元素选择不合理的问题,提出了一种基于分块投影和形态学分块处理的多车牌定位方法。对车牌图像进行预处理和水平差分处理,应用分块水平投影方法粗略定位车牌区域,用形态学分块处理确定车牌的候选区域,最后用车牌的特征去除伪车牌,定位出多个车牌。仿真实验结果表明,该方法能减少车牌候选区域,提高多车牌定位的效率。     

基于免疫克隆选择优化的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中的关键环节,针对传统方法用于车牌定位的种种缺陷和遗传算法过早收敛的确定,提出了一种基于免疫克隆选择的车牌定位算法。该方法将具体车牌特征与免疫克隆选择算法所具有的全局搜索特性、解的多样性和不易早熟等特点相融合,在大多数测试图像上取得了较满意的结果。仿真实验表明,该算法能自动搜索到车牌区域,且受图像质量变化的影响较小,具备良好的抗噪性。     

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。     

一种简单快速的车牌定位算法

车牌定位是汽车牌照识别系统的关键技术之一。通过对图像进行预处理,去除干扰的噪声,然后利用隔行扫描和矩形窗口搜索法来定位车牌的上下边界和左右边界,从而提高了车牌定位的速度。提出了利用车牌定位出来的区域面积的变化情况来判断车牌的倾斜情况,并对倾斜的车牌进行了准确的校正。实验结果表明,该算法简单高效。     

一种基于灰度图像二值化的车牌定位算法

车牌定位是牌照自动识别系统中最为关键的环节,是智能交通系统中的核心技术。该文提出了一种利用车牌梯度特征,通过图像增强和闽值调整的方法来获得;住确的车牌区域定位的新方法。实验证明所提出的方法能简单快速地实现车牌定位。     

基于灰度图像的车牌定位研究

车辆牌照的自动识别是智能交通系统(ITS)中的关健技术,而车牌定位又是车牌识别的关健点之一。长期以来,许多学者从事这方面的探讨和研究,相继出现了一些新方法、新思路、尽管如此,目前国内尚无一个完善、通用的车牌定位系统。这篇文章对近几年来国内外车辆牌照识别系统研究中出现的车牌定位方法进行了全面的综述。     

基于图像纹理特征提取的车牌定位算法

车牌定位技术是车牌识别技术中最重要的部分,为了能在不同条件下准确、快速的定位车牌位置,提出了一种根据车牌区域的边框特征以及牌照区域二值化后车牌内部的纹理特征灰度变化频率来定位车牌的算法。实验证明这种算法具有定位准、适应性强的特点,符合实时性的需要。