车牌提取与识别系统的研究与设计

针对现有的车牌识别方法的缺陷,改进了车牌识别系统中的多项关键技术;采用了基于图像二维能量与HSI彩色空间相结合的方法进行车牌定位与提取,并对现有的能量算法与彩色图像分割算法做了改进;在识别过程中,引人了特征提取与多级BP神经网络相结合的分类识别方法,对车牌中部分相似字符采用第二级神经网络进行精细识别;通过上述改进,提高了系统的整体性能;实验表明,这些关键技术的改进可以大大提高车牌识别系统的准确率与鲁棒性.     

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。     

车辆牌照检测关键算法研究

对车牌识别系统中的图像预处理和车牌定位等环节涉及到的关键技术、算法进行了分析、设计和改进,提出了一种简单高效的车牌检测算法。     

试论车牌自动识别系统

车牌自动识别技术是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆车牌信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理与识别的技术。本文着重介绍了车牌自动识别系统需要进行的几个基本步骤、关键技术以及主要应用方式，同读者共同探讨。[编者按]     

基于颜色信息定位车牌及其校正

车牌定位是车牌识别中的关键技术之一。本文对传统基于边缘检测的车牌定位算法做了改进,根据彩色图像R、G、B三者的分布特点,采用直接二值化定位车牌。在车牌区域提取之后,针对传统灰度化再二值化进行字符分隔对光线敏感的缺点,本文跳过灰度化过程,基于R颜色分量进行二值化,这种方法很好减少了阳光照射的影响。基于Hough变换,提出了基于双线性插值的两步法的校正方式。本文提出的方法运算过程较简便,代价低,可应用于嵌入式系统低成本硬件上,实现实时车牌识别。     

应用于社区安防的车牌识别门禁系统关键技术研究

对应用于社区安防的车牌识别门禁系统关键技术,采用基于染色矩阵算法对门禁系统拍到的车牌图像进行边缘检测,可避免反复的数据建模过程,又能减少图像处理时间;针对我国车牌的汉字、字母和数字字符共存的特点,采用垂直投影字符分割与模板匹配相结合的方法分别对车牌图像中的字母、数字字符和汉字字符进行分割,提高了车牌字符分割精度;改进了应用于车牌识别上BP神经网络（Back Propagation Neural Network）识别技术,引入了陡度因子,使网络能够快速收敛,减少运算时间。实验表明,该车牌识别门禁系统关键技术可广泛应用在现代社区中,也可以为社区门禁系统生产厂家提供技术支撑。     

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Log算子边缘检测的车牌定位方法

车牌定位是车牌自动识别系统中的关键技术之一,提出一种基于Log算子边缘检测的车牌精定位方法。首先对彩色车辆图片在多颜色空间内进行色彩分割去除大量的背景干扰信息,然后利用分块的思想实现车牌的粗定位,大大缩小车牌的搜索区域,最后对粗定位图用Log算子检测边缘突出车牌的纹理特征再结合投影的方一法准确定位出车牌。通过对静态车牌图像定位仿真实验和分析表明,该方法对于车牌定位准确率较高。     

利用伴生与互补颜色特征的车牌定位新方法

车牌定位是车牌识别系统的关键技术,车牌定位的准确与否直接影响车牌识别的结果。车牌区域的颜色特征是车牌的重要信息,针对车牌区域的颜色特征,论文提出了一套利用车牌区域的伴生与互补特征进行定位的算法。该算法利用车牌区域的颜色特征,快速定位到与车牌颜色有关的区域;然后利用车牌区域伴生与互补特性快速去除具有与车牌区域相同颜色的其他非车牌区域;最后使用投影积分进行车牌的精确定位。通过对200幅从交通卡口获取的真实的彩色图像进行试验,准确定位率为98%。     

动态车牌跟踪识别系统——基于OpenCV和卷积神经网络

新世纪以来，随着我国公路运输的迅速发展，对智能交通的要求也随之提高。汽车自身的车牌已经成为当前汽车信息获取的重要途径，因此，在智能交通领域中，牌照识别技术发挥了巨大的作用。为了适应高速发展的时代，需要对随处可见的车辆实行相应的检测，为此针对车辆的身份检测，我们小组提出了动态车牌跟踪识别系统。一套完整的车牌识别系统由车牌定位、字符分割、字符识别等部分构成。其中，车牌识别与字符跟踪是整个系统的核心，其处理的好坏将直接影响到整个系统的准确性。该系统需要对车辆在移动中的车牌进行提取和识别，对车牌进行预处理、特征提取和字符识别。     

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。     

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。     

基于字符结构知识的车牌汉字快速识别技术

车牌汉字识别效率一直是制约车牌自动识别系统推广应用的瓶颈。采用多级分类方法,充分利用车牌汉字图像的空问结构特征(像素空间分布投影,字符的笔段类型、数量及拓扑关系等)可实现车牌汉字的快速辨识。实践表明,该方法能快速从车牌汉宁图像中辨识出汉字字符,识别准确度可达98％。     

基于DSP的车牌识别系统研究

介绍了一种基于TMS320DM6437硬件平台,运用数字图像处理的知识来实现汽车车牌的自动识别功能。对目前使用的车牌预处理、车牌定位技术与字符分割等算法进行了实验分析。     

基于小波和神经网络的车牌字符识别新方法

车辆牌照自动识别（简称车牌识别）是智能交通系统中一项重要的关键技术；首先简要介绍了车牌识别技术饷背景及意义，然后阐述了小波变换和BP神经网络的相关理论和实现细节，最后提出了一种基于小波和BP神经网络的车牌字符识别新方法，并采用了MATLAB数学工具进行仿真；实验结果显示，总的字符识别率为95．8％，平均识别时间21ms，表明该方法具有良好的实用价值，可应用于工程实践中。     

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。     

基于神经网络的车牌识别技术的研究

汽车牌照识别技术研究与实现一直是现代化交通发展中倍受关注的问题,也是制约交通系统智能化、现代化的重要因素。本文深入研究了基于神经网络的识别技术,提出了一种基于多个神经网络的字符识别方法,实现了车牌字符识别。     

基于量子门神经网络的车牌字符识别

针对车牌字符在车牌图象质量退化时识别率较低以及识别时间较长的问题,提出一种基于量子神经计算的车牌字符识别方法。该方法将通用量子门组作为神经网络的激活函数来实现量子神经计算,同时把字符的粗网格特征作为字符的识别特征进行车牌字符识别。实验结果表明,该方法能有效提高“带噪”车牌的识别率以及抗干扰能力。     

基于可变形卷积和自适应二维位置编码的鲁棒车牌识别方法

车牌识别是智能交通系统中的关键步骤,为提高在非可控和复杂场景下车牌的识别精度,提出了一种鲁棒车牌识别方法,该方法主要包括车牌检测和车牌字符识别2个核心部分。首先,采用YOLOv5网络实现车牌的检测;其次,基于递归卷积神经网络框架,提出了一种基于可变形卷积和自适应二维位置编码(A2DPE)的车牌字符识别方法。该方法针对车牌大小、倾斜角度和光照条件等动态变化的特点,采用了可变形卷积来更好地提取车牌字符的特征,并引入了A2DPE模块,根据输入自适应地获取车牌字符位置编码信息。最后,利用双向长短期记忆网络进行车牌字符的识别,无须分割车牌字符,可以实现不同长度车牌字符的准确识别。在自建数据集LPdata与公开数据集CLPD上的实验结果表明,与现有方法相比,该方法能够以较低的模型复杂度达到较高的准确率。     

自然场景下变形车牌检测模型DLPD-Net

目的 随着智能交通领域车牌应用需求的升级,以及车牌图像复杂性的提高,自然场景下的车牌识别面临挑战。为应对自然场景下车牌的不规则变形问题,充分考虑车牌的形状特征,提出了一种自然场景下的变形车牌检测模型DLPD-Net （distorted license plate detection network）。方法 该模型首次将免锚框目标检测方法应用于车牌检测任务中,不再使用锚框获取车牌候选区域,而是基于车牌热力值图与偏移值图来预测车牌中心;然后基于仿射变换寻找车牌角点位置,将变形车牌校正为接近于正面视角的平面矩形,从而实现在各种自然场景下变形车牌的检测。结果 一方面,基于数据集CD-HARD评估DLPD-Net检测算法的性能;另一方面,基于数据集AOLP （the application-oriented license plate database）和CD-HARD评估基于DLPD-Net的车牌识别系统的有效性。实验结果表明,DLPD-Net具有更好的变形车牌检测性能,能够提升车牌识别系统的识别准确率,在数据集CD-HARD上识别准确率为79.4%,高出其他方法4.4% 12.1%,平均处理时间为237 ms。在数据集AOLP上取得了96.6%的识别准确率,未使用扩充数据集的情况下识别准确率达到了94.9%,高出其他方法1.6% 25.2%,平均处理时间为185 ms。结论 本文提出的自然场景下的变形车牌检测模型DLPD-Net,能够实现在多种变形条件下的车牌检测,鲁棒性强,对遮挡、污垢和图像模糊等复杂自然环境下的车牌检测具有良好检测效果,同时,基于该检测模型的车牌识别系统在非受限的自然场景下具有更高的实用性。