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任德华 《中国图象图形学报》2009,14(12):2517-2526
为解决自然复杂环境中车牌的定位和识别问题,提出了一个结合车牌颜色特征、灰度特征、几何形状特征的通用车牌定位方法,并首先根据中国车牌的颜色特征,提出了一种基于距离的颜色分类方法,解决了颜色分类的基本难题;然后采用行扫描及线段分析的方法得到车牌底色所在的矩形区域;最后将可能的车牌区域统一转换成底色为黑色,字符颜色为白色的二值图像,再利用灰度特征进行验证,并分割出车牌区域.采用自然复杂环境中拍摄的图像对新方法进行验证的实验表明,与其他方法相比,新方法可在一定限度内自适应车牌的类型、大小、数量和方向,并对汽车在图像中的位置以及图像背景的限制较少,是一种适用性较强的方法. 相似文献
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根据车牌区域内字符分布特点,提出一种基于波形分形维数的车牌定位算法.该算法采用滑动窗法对照片中每一行灰度曲线计算窗口内曲线段的波形分形维数,得到一幅二维波形分形维数特征分布图,通过对分布图进行处理可分割出车牌区域.实验结果表明波形分形维数能有效表征车牌内字符的排列特征,且不受背景环境、车牌颜色和类型的影响,对车牌倾斜度也不敏感.对1 000张包含复杂背景照片进行定位的准确率达到98.9%. 相似文献
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郑成勇 《中国图象图形学报》2010,15(11):1623-1628
车牌定位是车牌自动识别系统的关键。为了快速准确地进行车牌定位,提出了一种新的RGB颜色空间的车牌定位方法,该方法包括颜色特征提取、特征图像的二值化、形态学连通去噪、车牌候选区域检验4个步骤,同时针对传统颜色特征提取对光照变化敏感的问题,提出了一种不包含亮度信息的颜色特征提取方法;对于车牌候选区域的检验摒弃了常用的易受图像尺寸及图像分辨率影响的区域面积、宽高比、矩形度等几何特征,而是采用车牌字符数及字符排列的规则度作为判定的依据,并由此设计了一种车牌字符规则度的计算方法,用来检验车牌候选区域。通过对包含不同尺寸、不同光照条件的605幅图像进行车牌定位的实验表明,成功率超过96%,可见该颜色特征提取方法对光照变化不敏感,该车牌检验方法可适用于各种不同尺寸图像的车牌定位。 相似文献
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虽然车牌识别系统已经成功应用于很多有关车辆的智能应用场景,它仍然面临着许多挑战.如对在恶劣天气和夜间拍摄的模糊图像、倾斜图像等的识别未能得到很好的解决.为有效解决这类问题,提出了一套对倾斜车牌进行识别的方法.针对中国汽车牌照的特点,采用了颜色特征与形态学相结合的方法来实现车牌定位;及基于车牌字符外接矩形与仿射变换相结合的车牌矫正方法.并通过实例验证了所提方法计算比较简单,而且对车牌复杂情况,如边缘模糊不清或残缺、字符存在粘连等具有比较好的识别效果. 相似文献
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融合特征和先验知识的车牌字符图像检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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车牌定位是车牌自动识别的第一步,而如何考虑光照影响是车牌定位是否成功的关键;通过深入分析不同的车牌图像,提出一种基于灰度跳变与字符间隔模式的车牌定位方法;首先,针对不同光照条件下采集到的车牌图像明暗度的不同,利用多阈值处理方法得到车牌信息不丢失的、最佳的二值图像,然后,在其二值图像中首先利用灰度跳变定位车牌的上下边界,接着对字符垂直投影后的宽度进行统一的调整并以固定的字符间隔特征定位车牌的左右边界,从而完成车牌定位;最后,通过实验验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对不同尺寸车牌图像的定位问题,提出了一种新的自适应车牌定位方法.该方法首先根据车牌区域的共性来提取图像的纵向边缘;然后由车牌区纵向纹理和边缘密度等特征,采用一系列步骤自适应去除干扰边缘来保留类车牌特征区域;最后通过横向形态学运箅使类车牌区闭合,以有效地克服以往形态学结构元素难以随车牌尺寸变化自适应选取的问题;同时提出了根据场景实际情况,选用灰度调整和颜色来判别模块的观点.通过实际场景中大量车牌样本的验证结果表明,该算法不仅准确率较高,而且自适应性良好,具有实用价值. 相似文献
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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%。 相似文献
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一种完整的汽车牌照识别算法 总被引:2,自引:0,他引:2
以快速准确识别汽车牌照号码为目的,在充分利用牌照纹理特征和投影特征的基础上,运用灰度变换、边缘检测、形态学处理、Hough变换、二值化处理等多种图像处理方法,分牌照定位、字符分割、字符识别三步实现汽车牌照的识别,在处理过程中考虑并解决了现实拍摄的图像中可能存在的噪声污染、牌照倾斜、牌照颜色多样化、光照不均等不利条件;整个识别过程在VC++环境下编程实现,经对多幅图片的处理实验表明,该系统运算速度快,识别率高。 相似文献
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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。 相似文献
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小波变换作为一种新兴的技术,在提取字符的结构特征方面有其自身的优势,而奇异值分解又是一种有效的代数特征提取方法。采用了两级识别方法,粗分类利用多尺度小波变换、特征值分解和3近邻法得到动态候选集,根据该候选集进行细分类。实验结果表明,该方法能够较好地对车牌字符进行分类。 相似文献
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神经网络在车辆牌照字符识别中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
在车辆牌照自动识别系统中,因自然因素或采用因素使得原本原则的印刷字符产生畸变,给字符识别带来了很大困难。本文在特征抽取的基础上,采用BP网络进行分类,并附加线性感知器来实现单字的有效识别。该方法算法简便,识别率高,可适用于多种高噪声环境中的印刷字体识别。 相似文献
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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。 相似文献
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针对以往车牌字符分割算法在复杂情况下分割准确率低的问题,提出了一种基于新邻域模板的连通域算法的车牌字符分割算法。采用基于新模板的连通域算法粗分割字符;通过自适应阈值投影法进行字符细分割;同时使用区域合并算法保证字符的完整性。实验结果表明,该算法将连通域法与投影法有效结合,能够同时解决汉字不连通、字符粘连和边框粘连等复杂情况,该算法对车牌字符进行分割正确率达99.5%。 相似文献
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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。 相似文献