复杂背景下基于HSV 空间和模板匹配的车牌识别方法研究

车牌识别技术作为交通管理自动化的重要手段,在交通监视和控制中占有很重要 的地位。车牌识别过程可分为车牌定位、车牌校正、字符分割和字符识别四个部分。在车牌定 位中,若单纯采用纹理特征或颜色特征来进行定位,往往适用于背景较为简单的场景,对复杂 背景的定位效果尚有待改进。在字符分割中,目前单行车牌的分割已比较成熟,但双行车牌的 分割仍不理想。提出一种在HSV 空间下两次颜色标定和纹理特征相结合的定位方法和一种单双 行车牌的字符分割方法。该定位方法利用车牌固定颜色搭配特性,对图片两次标记并利用投影 法定位车牌,对200 张不同背景图片测试,定位准确率达到98%。在字符分割部分,利用改进 的模板匹配方法对字符分割,可适用于单、双行车牌分割,准确率达到95%。     

基于色彩分割与体态纹理分析的车牌定位方法

介绍了一种基于色彩分割、体态分析及数学形态学纹理分析的车牌定位方法。该方法利用车牌与背景的色彩特征．在HSV空间内根据车牌颜色的三分量取值范围和色彩距离阚值进行色彩分割以初步过滤背景。对分割后得到的与车牌底色相符合的连通区域再根据车牌体态特征和车牌字符纹理特征，应用数学形态学处理及连通域体态分析等手段，逐步过滤干扰区域，最终定位正确的车牌位置。该方法充分考虑了车牌与背景的色彩、体态及纹理特征的差别，实验证明在复杂背景下具有很强的适应性与鲁棒性。     

基于纹理分析和垂直投影的车牌定位算法

根据车牌区域字符的纹理特征和统计规律，提出了一种综合纹理分析和垂直投影的车牌定位方法。由于光照、拍摄角度会对图像产生对比度偏低、图像倾斜和变形等不良影响，利用车牌字符纹理丰富的特征寻找车牌区域可以避开了这些不良影响，并利用灰度垂直投影的统计特征进一步删除由于复杂背景而产生的伪车牌区域。实验结果表明，该方法对于背景复杂的图像，可以得到很好的定位效果，解决了复杂背景下车牌图像提取的难点问题。     

复杂背景下的车牌定位和字符分割研究

提出了一种综合边缘检测、投影特征的车牌定位方法和基于垂直投影及模板匹配的字符分割方法，提取车牌灰度图像边缘，实验结果显示该算法检测边缘的速度快，车牌区域轮廓清晰，采用投影法确定车牌区域，用HOUGH变换检测倾斜角度进而对倾斜的车牌进行矫正，通过字符分割算法对车牌字符进行切割，有效地解决了复杂环境的干扰、车牌尺寸变化等问题。对不同背景下的光照车牌进行了大量实验，结果表明该算法能准确地进行车牌定位以及字符分割，具有较好的鲁棒性。     

基于聚类分析的车牌字符分割方法

文章提出了一种基于聚类分析分割车牌字符的方法。即按照属于同一个字符的象素构成一个连通域的原则,再结合牌照的先验知识,较好解决了汽车牌照在复杂背景条件下的字符切分问题。     

基于小波分解和亮度矩的车牌定位方法

提出一种基于小波分解和亮度矩的复杂背景下，图像中车牌定位和分割的方法。针对小波分解能较好地保留图像中的细节信息，为突出车牌字符和图像中其他信号特征的差异，定义了一个亮度矩函数，用于搜寻牌照的上下、左右边界。仿真结果表明，该方法定位准确率高、速度快。     

一种字符组合词包模型的少约束车牌定位算法

针对如何在复杂背景、拍摄角度和车牌尺度发生变化等少约束条件下实现基于字符组合词包模型的车牌定位算法。本文首先构造包含车牌数字字符和英文字符的数据库;然后利用本算法识别提取车牌字符的SIFT特征,并精准计算识别特征点在字符识别区域的相对位置、物理方向等信息组成视觉识别词汇;最后把本车牌字符的视觉词汇聚合后搭建车牌字符视觉词包数据库。在识别阶段,提取待识别图像SIFT特征与视觉词包中的视觉词汇进行匹配,并聚合所有有效投票位置来实现车牌区域的准确识别定位。仿真结果表明,本文算法对于背景复杂下的车牌区域定位具有较好的效果。     

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。     

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.     

车牌字符分割新方法

根据车牌字符的排列规律和字符的几何特征,本文提出了一种基于第三字符定位的车牌字符分割方法。首先．该方法在车牌定位图像上定位出车牌的第三字符,再进行字符区域的分裂和合并,针对字符缺损情况,进行了字符区域扩展,而且对字符区域高度进行了调整,最终实现了车牌字符的精确分割。     

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.     

基于自适应阈值投影的双行车牌分割方法

Aiming at the problem that there are few algorithms and low correct segmentation rate of double row license plate number in China, an adaptive projection method for double row license plate segmentation is proposed. Firstly, the image of license plate in HSV (Hue Saturation Value) space is binarized. Secondly, the double line license plate is segmented into a single line license plate by the adaptive projection method. Finally, the characters on the license plate number are segmented. Experiments show that this method can effectively segment the double line license plate with white characters on blue background, red characters on white background, black characters on green background, and black characters on yellow background, and the correct segmentation rate of the double line electric bicycle brand is higher. At the same time, this method overcomes the shortcomings of the deep learning method such as long training time and a large number of data sets. The proposal t is a simple and efficient segmentation method.     

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。     

一种新的货运列车车号分割算法

在对现有的货运列车车号分割算法及相关字符分割算法对比研究的基础上,文中提出并实现了一种新的货运列车车号分割算法。根据上下轮廓特征初步确定车号字符串图像的候选分割位置,然后根据字符尺寸比例和数字的弧特征,对断裂字符进行合并和对粘连字符进行再分割。该方法巧妙地避免了传统的投影分析分割法中处理粘连字符的难题,也避免了噪声对连通域的影响。与传统方法相比,具有较好的鲁棒性,达到了较高的精度和运行效率,为整个车号识别系统的精确性和稳定性提供了保障。     

基于水平垂直灰度开运算的车牌字符分割算法

采用Hough变换检测车牌的倾斜角度进行车牌的矫正。提出了一种基于水平垂直结构元素开运算的数学形态学方法,对字符分割前的车牌进行预处理。该方法能够在车牌定位不精确的情况下有效地去除车牌边框、铆钉及其他噪声,消除干扰突出字符。运用传统的投影法以及车牌的先验知识进行字符间的分割,有效地提高了字符分割的效果。实验结果证明,该方法有效可行。     

融合特征和先验知识的车牌字符图像检测算法

提出一种融合车牌字符切割后的二值字符图像的结构特征及对应的彩色小字符图像的颜色信息对车牌分割后的小字符图像进行真伪字符图像区分,以此达到检测字符图像目的的算法。为满足实时车牌对时间响应的要求,对车牌字符切割得到的灰度图像作快速二值化,在二值化的图像上提取结构信息,结合车牌字符分布的特点去除了大部分非颜色车牌的伪字符图像。对于难以从结构上进行字符检测的颜色车牌伪字符图像,在结构特征分析的基础上再次通过从彩色图像提取的颜色信息进行相似性分析,排除伪字符图像。对候选字符图像融合大间隔这个先验知识得到输出的字符图像。实验结果表明算法有良好的字符检测效果,可以用于实时车牌识别系统中作为字符切割后期处理一部分。     

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。     

一种基于纹理和颜色综合特征的车牌定位新方法

根据车牌纹理及其几何形状的特点，提出了一种基于区域生成的车牌图像定位新方法，该方法灵活有效，通用性强，同时可以根据需要反复分割，直至取得最好效果；另外提出一种新的色彩分割方案，根据车牌的颜色特征在车牌区域内进行色彩分割，进一步地精确定位车牌区域，使得本方法不仅定位准确度高，而且分割精确度也很好。     

一种基于区域熵值的车牌定位方法

因搜索空间太大，现有的车牌号码识别系统所采用的图象分割方法一般说来效率较低。为此，本文提出了一种基于区域熵值的车牌定位方法，可快速判定车牌的粗略位置与颜色，即得到一个属于车牌区域的参考点和车牌的背景色，从而使得随后的图象分割仅在该参考点的周边区域进行，大大缩小了搜索空间，提高了效率。