汽车牌照自动识别系统算法研究

该文章研究基于计算机车牌自动识别的算法:图像预处理,车牌定位,字符分割,字符识别。运用模式识别、人工智能等技术,对采集到的汽车图像,实时准确的自动识别出车牌的数字、字母以及汉字字符,并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果。     

一种基于边缘信息的车牌图像分割方法

为提高车牌预处理过程中字符与背景的分隔效果,提高识别准确率,从人类视觉分析的特点出发,首先根据车牌图像中汉字字符和字母数字不同的统计特性对最优的阶梯型边缘检测算法进行了改进;并提出了一种新的动态分割,区域处理的方法。实验表明本方法能够有效提取车牌字符特别是汉字中的较复杂的细节信息,保证了字符边缘的准确性以及内部联通区域的一致性,并对不同质量的车牌图像具有一定的普适性,为识别提供了良好的保证。     

车牌字符多特征提取与BP神经网络的识别算法

在车牌图像字符识别问题的研究中,针对大部分单个特征提取方法在车牌字符识别上的局限性,提出一种车牌字符多特征提取与BP神经网络识别的算法.对车牌字符图像进行预处理后,提取字母和数字字符直线特征,字符笔画点特征,环数特征以及环面积特征,作为字母与数字字符的四类特征.因汉字结构复杂与笔画多,采用13点来提取汉字特征,提取的特征输入到网络进行学习和识别.针对BP神经网络算法的不足,采用附加动量法和自适应学习速率对其改进.MATLAB仿真结果表明改进算法能够有效的提高车牌字符的识别率,识别率达到了98.5％.     

基于聚类分析与神经网络的车牌字符识别

从字符特点角度出发,提出采用聚类分析与神经网络方法分别对车牌中英文与数字字符、汉字字符进行识别.本文方法可以提高汉字的识别准确率,并加快车牌的识别速度,以适应高速公路收费系统即时、准确的要求.实验结果表明,数字及字母的识别准确率达97.0%,汉字的识别准确率达90.1%.     

基于深度学习模型LeNet-5-L的车牌识别算法

针对车牌中汉字识别率低和识别速度慢问题,提出一种基于深度学习的车牌识别网络LeNet-5-L,该网络把车牌识别分为两个阶段,运用OpenCV库函数对车牌图像预处理,结合垂直投影分割方法将车牌分割为7个独立字符图像,降低了图像特征提取难度,从而提高车牌中各个的字符识别率和整个车牌识别速度;运用卷积神经网络解决车牌字符识别问题,基于LeNet-L设计一种车牌字符识别网络LeNet-5-L,有效提高车牌中首字符汉字识别率;实验结果表明,该网络对车牌中各个字符的识别准确率均高于99.97％,单个车牌识别时间仅需0.83 ms,该方法有效的提高车牌识别的正确率和识别速度.     

基于OpenCV和卷积神经网络的车牌识别研究

车牌识别在高速收费口、小区车辆出入口、停车场自动收费系统等方面得到越来越多的应用,这在一定程度上可以减少交通道路的拥挤,缓解交通压力.本文应用OpenCV库相关功能完成车牌的定位以及字符的分割,在此基础上利用TensorFlow框架的Keras模块搭建卷积神经网络,对车牌中的汉字、数字和字母分别进行识别,其中车牌汉字模...     

一种基于字符分割与字符识别的LPR方法

对车牌识别(LPR)系统中字符分割与字符识别方法进行探讨.根据车牌字符的特点,首先利用投影法采用水平扫描和垂直扫描进行字符分割,接着对字符图像进行归一化处理,实现对字符的完全分割.在此基础上,利用BP神经网络识别算法实现车牌字符的识别,从而提高系统的识别速度和识别率.数字仿真的识别结果验证了该方法的正确性和有效性.     

车牌字符分割的算法研究与实现

为获得准确的单个车牌字符,提出了一种将连通域法和垂直投影法相结合的车牌字符分割算法。该方法首先根据车牌中每个字母或数字的连通性特点,按照一定的像素准则与相邻像素之间的连通关系扫描目标像素的相邻像素点,找出各自的连通区域;然后对车牌进行垂直投影找出汉字区域,精确地分割出单个字符。实验结果表明,该算法对车牌字符分割的准确性和处理速度都有较大提高,能满足系统实时性和准确性的要求。     

基于SVM混合网络的车牌字符识别研究

本文提出了一种基于SVM混合网络的车牌字符识别方法。首先根据国内车牌字符的排列特点依次构造汉字识别子网、英文识别子网、英文与数字识别子网以及数字识别子网。然后针对英文字符和阿拉伯数字的字体结构具有连通性这一特点．采用形态学方法进行滤波处理．以减少噪声干扰。预处理后提取字符的小波包系数和矩做为特征量，最后在各个识别子网中采用SVM识别方法对车牌中的汉字、英文字符以及阿拉伯数字进行了识别。实验结果表明，该方法效果良好。     

车牌字符特征提取及识别方法研究

在社会经济高速发展的时代,智能交通系统的应用越来越普及。其中,车牌识别已经成为研究的热点。本文提出了一种基于模板匹配的车牌字符识别方法,对车牌中汉字和数字字母的特征提取进行了研究,并根据提取的字符特征利用模板匹配的方法对车牌字符进行识别。实验结果表明,该方法对车牌字符具有良好的识别效果。     

人民币纸币号码的快速识别

探讨人民币纸币号码的快速识别,首先要将采集到的人民币纸币图像进行去噪、二值化、细化、剔除毛刺、字符分割等预处理,然后针对人民币纸币号码只有数字和大写字母的特殊性,设计出一种基于字符结构特征和拓扑特征的数字和字母识别方法。最后应用Matlab编程实现了人民币纸币号码的快速识别。仿真实验表明,该识别方法具有识别率高、速度快、抗噪能力强等优点。该方法对车牌识别和汉字手写体识别的研究有一定的借鉴和指导作用。     

基于SVM模型的车牌识别应用研究

车牌识别是目前道路交通智能化管理的重要一环,提出了一种基于支持向量机(SVM)的车牌识别方法,通过边缘检测算法与颜色再定位相结合,实现车牌的定位;进行字符分割时将阈值选取推广到多阈值,提高分割的准确性;利用SVM模型进行车牌字符的识别,并且在检测到为易混淆字符时进行二次SVM分类.模型对中文字符、字母字符、数字字符识别率分别为93.2％、96.3％、95％,识别率较高且识别速度符合实时要求.     

BP神经网络在车牌字符识别中的应用研究

研究车牌字符识别问题,针对传统神经网络在车牌字符识别存在识别准确率低、效率低的问题,提出了一种基于改进神经网络的车牌字符识别方法.该方法首先采用Gabor滤波器提取车牌字符的特征,PCA降维处理消除车牌字符特征之间的冗余信息,然后采用改进的神经网络对提取特征进行训练得到最优识别模型,最后利用最优模型对车牌字符进行识别.仿真实验表明,数字及字母的识别准确率达95.0%以上,汉字的识别准确率达93.1%,与传统识别方法相比,识别准确率和识别速度都有了较大的改进,该方法在车牌识别的应用有着广泛的前景.     

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。     

车牌识别系统中关键技术的研究

针对现有的车牌识别系统中的多项关键技术做了改进。车牌定位与提取技术采用了基于图像二维能量与HIS彩色空间相结合的方法,并对现有的能量算法与彩色图像分割算法做了改进。在倾斜校正中,给出了一种基于车牌二值图像的密度重心的校正方法;在识别技术中,引入了特征提取与多级BP神经网络算法相结合的分类识别方法,对车牌中部分相似字符采用二级神经网络进行精细识别。实验表明,通过对车牌识别系统中关键技术的改进可以大大提高该系统的鲁棒性与准确率。     

基于K-L变换和LS-SVM的车牌字符识别新方法

针对车牌识别中识别率和识别速度难以同时提高这一难点.本文提出一种K?L变换和最小二乘支持向量机相结合的车牌字符识别新方法.首先使用K-L变换对预处理后的车牌字符图像进行特征降维;然后根据车牌字符的排列特征采用聚类分析中类距离思想.设计四组最佳二叉树的最小二乘支持向量机子分类器来分别实现字母、数字和汉字的识别.实验结果表明,该方法所设计的分类器较好的解决了传统多类算法中存在的不可分区域情况,具有较高的识另q率和识别速度及分类推广能力.     

基于CNN网络的带遮挡车牌识别

为提高存在遮挡的车牌识别准确率,基于数据驱动,利用形态学算法如腐蚀、膨胀、旋转等对标准化字符进行自动化处理,并自适应地加入高斯噪声构建带有遮挡的字符样本以代替常见的无遮挡标准车牌字符样本.结合图像边缘检测与HSV(Hue,Saturation and Value)模型对车牌实现正确定位;采取霍夫边缘检测对倾斜的车牌进行仿射校正,并归一化车牌尺寸对车牌进行规定比例的字符切分.在此基础上,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)对样本库进行训练并对车牌内容进行识别.实验结果表明,该方法对带遮挡物的车牌具有良好的识别效果,且对汉字的识别精度略高于字母及数字.通过不同网络中与无遮挡样本库的识别效果对比可知此样本库的整体识别精度确有明显提高,有一定的应用价值.     

基于改进BP神经网络的夜间车牌识别算法研究

为了提高夜间条件下车牌识别准确率,提出了一种基于改进BP神经网络的车牌识别算法.为了改善夜间环境下车牌图像的质量和清晰度,在图像预处理过程中采用了图像平滑处理增强技术;利用图像边缘检测技术实现了对图像正确定位,然后通过统计车牌图像白色像素个数的方法对字符分割;在此基础上,使用基于附加动量法和自适应学习速率改进的BP神经网络方法精确识别车牌.实验结果表明,该方法对夜间车牌的分割和识别是有效的.     

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。     

车牌识别中关键技术的研究与实现

介绍了车牌图像识别系统的现状,提出一种针对高速公路环境下的车牌定位与识别算法.在定位阶段,通过伪二值化方法消除路面产生的噪声,利用形态学闭运算定位车牌字符,并对车牌图像进行灰度交换,最终得到无边框、灰度对比强的车牌图像.字符分割采用基于字符连通域宽高检测和先验知识相结合的方法,很好地解决了字符粘连对分割的干扰,同时完成了对车牌图像的滤波.在识别阶段,先对车牌图像进行二值化和倾斜矫正,字符识别采用基于模板匹配的改进算法.对高速公路上300幅车辆图像进行测试,识别准确率高于80%.